Overview

Brought to you by YData

Dataset statistics

Number of variables28
Number of observations161
Missing cells619
Missing cells (%)13.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory35.4 KiB
Average record size in memory225.0 B

Variable types

Categorical16
Text7
Unsupported1
Numeric3
Boolean1

Alerts

expired has constant value "0" Constant
flat_condition has constant value "do zamieszkania" Constant
added_dt is highly overall correlated with available_from and 1 other fieldsHigh correlation
advertiser_type is highly overall correlated with equipmentHigh correlation
approximate_coordinates is highly overall correlated with available_fromHigh correlation
available_from is highly overall correlated with added_dt and 6 other fieldsHigh correlation
building_type is highly overall correlated with available_fromHigh correlation
elevator is highly overall correlated with available_fromHigh correlation
equipment is highly overall correlated with advertiser_type and 1 other fieldsHigh correlation
last_update is highly overall correlated with added_dt and 1 other fieldsHigh correlation
ogrzewanie is highly overall correlated with available_fromHigh correlation
safeguards is highly overall correlated with equipmentHigh correlation
utilities is highly overall correlated with available_fromHigh correlation
added_dt is highly imbalanced (60.7%) Imbalance
last_update is highly imbalanced (71.8%) Imbalance
ogrzewanie is highly imbalanced (75.6%) Imbalance
expired_date has 161 (100.0%) missing values Missing
floor has 3 (1.9%) missing values Missing
ogrzewanie has 30 (18.6%) missing values Missing
flat_condition has 23 (14.3%) missing values Missing
available_from has 100 (62.1%) missing values Missing
deposit has 27 (16.8%) missing values Missing
additional_information has 13 (8.1%) missing values Missing
year_of_construction has 40 (24.8%) missing values Missing
building_type has 18 (11.2%) missing values Missing
security has 69 (42.9%) missing values Missing
equipment has 12 (7.5%) missing values Missing
utilities has 86 (53.4%) missing values Missing
safeguards has 35 (21.7%) missing values Missing
link has unique values Unique
expired_date is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2025-01-06 23:21:31.889999
Analysis finished2025-01-06 23:21:37.844473
Duration5.95 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

added_dt
Categorical

High correlation  Imbalance 

Distinct7
Distinct (%)4.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
6.01.2025
130 
5.01.2025
 
13
2.01.2025
 
8
3.01.2025
 
6
4.01.2025
 
2
Other values (2)
 
2

Length

Max length10
Median length9
Mean length9.0062112
Min length9

Characters and Unicode

Total characters1450
Distinct characters8
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.2%

Sample

1st row6.01.2025
2nd row2.01.2025
3rd row5.01.2025
4th row6.01.2025
5th row6.01.2025

Common Values

ValueCountFrequency (%)
6.01.2025 130
80.7%
5.01.2025 13
 
8.1%
2.01.2025 8
 
5.0%
3.01.2025 6
 
3.7%
4.01.2025 2
 
1.2%
31.12.2024 1
 
0.6%
1.01.2025 1
 
0.6%

Length

2025-01-07T00:21:37.904390image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:37.979389image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
6.01.2025 130
80.7%
5.01.2025 13
 
8.1%
2.01.2025 8
 
5.0%
3.01.2025 6
 
3.7%
4.01.2025 2
 
1.2%
31.12.2024 1
 
0.6%
1.01.2025 1
 
0.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 331
22.8%
. 322
22.2%
0 321
22.1%
5 173
11.9%
1 163
11.2%
6 130
 
9.0%
3 7
 
0.5%
4 3
 
0.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1128
77.8%
Other Punctuation 322
 
22.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 331
29.3%
0 321
28.5%
5 173
15.3%
1 163
14.5%
6 130
 
11.5%
3 7
 
0.6%
4 3
 
0.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 322
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1450
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 331
22.8%
. 322
22.2%
0 321
22.1%
5 173
11.9%
1 163
11.2%
6 130
 
9.0%
3 7
 
0.5%
4 3
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1450
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 331
22.8%
. 322
22.2%
0 321
22.1%
5 173
11.9%
1 163
11.2%
6 130
 
9.0%
3 7
 
0.5%
4 3
 
0.2%

last_update
Categorical

High correlation  Imbalance 

Distinct5
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
6.01.2025
145 
3.01.2025
 
6
5.01.2025
 
5
2.01.2025
 
3
4.01.2025
 
2

Length

Max length9
Median length9
Mean length9
Min length9

Characters and Unicode

Total characters1449
Distinct characters8
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row6.01.2025
2nd row2.01.2025
3rd row6.01.2025
4th row6.01.2025
5th row6.01.2025

Common Values

ValueCountFrequency (%)
6.01.2025 145
90.1%
3.01.2025 6
 
3.7%
5.01.2025 5
 
3.1%
2.01.2025 3
 
1.9%
4.01.2025 2
 
1.2%

Length

2025-01-07T00:21:38.054746image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:38.116754image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
6.01.2025 145
90.1%
3.01.2025 6
 
3.7%
5.01.2025 5
 
3.1%
2.01.2025 3
 
1.9%
4.01.2025 2
 
1.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 325
22.4%
. 322
22.2%
0 322
22.2%
5 166
11.5%
1 161
11.1%
6 145
10.0%
3 6
 
0.4%
4 2
 
0.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1127
77.8%
Other Punctuation 322
 
22.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 325
28.8%
0 322
28.6%
5 166
14.7%
1 161
14.3%
6 145
12.9%
3 6
 
0.5%
4 2
 
0.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 322
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1449
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 325
22.4%
. 322
22.2%
0 322
22.2%
5 166
11.5%
1 161
11.1%
6 145
10.0%
3 6
 
0.4%
4 2
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1449
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 325
22.4%
. 322
22.2%
0 322
22.2%
5 166
11.5%
1 161
11.1%
6 145
10.0%
3 6
 
0.4%
4 2
 
0.1%

link
Text

Unique 

Distinct161
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:38.301068image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length91
Median length84
Mean length79.931677
Min length48

Characters and Unicode

Total characters12869
Distinct characters66
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique161 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/85-m2-na-bemowie-z-duzym-balkonem-garderoba-ID4u7Pq
2nd rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-36-m2-przytulne-przy-hali-mirowskiej-ID.4u5sE
3rd rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/pokoj-z-oddzielna-kuchnia-na-pradze-rezerwacja-ID4u75r
4th rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/wynajem-mieszkania-38m-ID4u7O0
5th rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/kawalerka-przy-metrze-pole-mokotowskie-ul-bruna-ID4u7Rq
ValueCountFrequency (%)
https://www.otodom.pl/pl/oferta/85-m2-na-bemowie-z-duzym-balkonem-garderoba-id4u7pq 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-36-m2-przytulne-przy-hali-mirowskiej-id.4u5se 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/urocza-kawalerka-na-zielonym-zoliborzu-en-id.4u7id 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/pokoj-z-oddzielna-kuchnia-na-pradze-rezerwacja-id4u75r 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/wynajem-mieszkania-38m-id4u7o0 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/kawalerka-przy-metrze-pole-mokotowskie-ul-bruna-id4u7rq 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/rzymowskiego-blisko-galeria-mokotow-id4u7tw 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-garaz-i-piwnica-150-m-od-metra-kabaty-id4u7qh 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/stylowy-apartament-przy-placu-narutowicza-id4u5xc 1
 
0.6%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/apartament-premium-45m2-2-pok-ochota-klimatyzacja-id4u7h3 1
 
0.6%
Other values (151) 151
93.8%
2025-01-07T00:21:38.576988image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 1172
 
9.1%
- 988
 
7.7%
t 831
 
6.5%
/ 805
 
6.3%
a 795
 
6.2%
w 737
 
5.7%
e 719
 
5.6%
p 687
 
5.3%
l 527
 
4.1%
r 472
 
3.7%
Other values (56) 5136
39.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 9543
74.2%
Other Punctuation 1307
 
10.2%
Dash Punctuation 988
 
7.7%
Decimal Number 534
 
4.1%
Uppercase Letter 497
 
3.9%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 1172
12.3%
t 831
 
8.7%
a 795
 
8.3%
w 737
 
7.7%
e 719
 
7.5%
p 687
 
7.2%
l 527
 
5.5%
r 472
 
4.9%
m 439
 
4.6%
s 401
 
4.2%
Other values (16) 2763
29.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 173
34.8%
D 171
34.4%
R 16
 
3.2%
H 12
 
2.4%
P 10
 
2.0%
N 10
 
2.0%
T 9
 
1.8%
F 9
 
1.8%
G 8
 
1.6%
Q 8
 
1.6%
Other values (16) 71
14.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 179
33.5%
7 157
29.4%
2 69
 
12.9%
3 35
 
6.6%
5 27
 
5.1%
0 20
 
3.7%
6 17
 
3.2%
1 15
 
2.8%
8 12
 
2.2%
9 3
 
0.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 805
61.6%
. 341
26.1%
: 161
 
12.3%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 988
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 10040
78.0%
Common 2829
 
22.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 1172
 
11.7%
t 831
 
8.3%
a 795
 
7.9%
w 737
 
7.3%
e 719
 
7.2%
p 687
 
6.8%
l 527
 
5.2%
r 472
 
4.7%
m 439
 
4.4%
s 401
 
4.0%
Other values (42) 3260
32.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 988
34.9%
/ 805
28.5%
. 341
 
12.1%
4 179
 
6.3%
: 161
 
5.7%
7 157
 
5.5%
2 69
 
2.4%
3 35
 
1.2%
5 27
 
1.0%
0 20
 
0.7%
Other values (4) 47
 
1.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 12869
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 1172
 
9.1%
- 988
 
7.7%
t 831
 
6.5%
/ 805
 
6.3%
a 795
 
6.2%
w 737
 
5.7%
e 719
 
5.6%
p 687
 
5.3%
l 527
 
4.1%
r 472
 
3.7%
Other values (56) 5136
39.9%

expired
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
0
161 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters161
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 161
100.0%

Length

2025-01-07T00:21:38.658928image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:38.715271image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 161
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 161
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 161
100.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 161
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 161
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 161
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 161
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 161
100.0%

expired_date
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing161
Missing (%)100.0%
Memory size2.5 KiB

title
Text

Distinct156
Distinct (%)96.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:38.918084image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length50
Median length44
Mean length41.26087
Min length8

Characters and Unicode

Total characters6643
Distinct characters89
Distinct categories11 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique151 ?
Unique (%)93.8%

Sample

1st row85 m2 na Bemowie z dużym balkonem + garderoba
2nd rowMieszkanie 36 m2 przytulne, przy Hali Mirowskiej
3rd rowPokój z oddzielną kuchnią na Pradze, REZERWACJA!!!
4th rowWynajem mieszkania 38m
5th rowKawalerka przy Metrze Pole Mokotowskie ul. Bruna
ValueCountFrequency (%)
mieszkanie 52
 
5.4%
na 38
 
3.9%
30
 
3.1%
pokoje 29
 
3.0%
przy 22
 
2.3%
2 22
 
2.3%
kawalerka 20
 
2.1%
z 16
 
1.7%
garaż 16
 
1.7%
apartament 15
 
1.5%
Other values (377) 709
73.2%
2025-01-07T00:21:39.225188image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
808
 
12.2%
a 594
 
8.9%
e 498
 
7.5%
o 462
 
7.0%
i 346
 
5.2%
n 304
 
4.6%
r 286
 
4.3%
k 286
 
4.3%
m 206
 
3.1%
z 191
 
2.9%
Other values (79) 2662
40.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 4817
72.5%
Space Separator 808
 
12.2%
Uppercase Letter 579
 
8.7%
Other Punctuation 189
 
2.8%
Decimal Number 187
 
2.8%
Dash Punctuation 29
 
0.4%
Math Symbol 17
 
0.3%
Other Symbol 9
 
0.1%
Open Punctuation 3
 
< 0.1%
Close Punctuation 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 594
12.3%
e 498
 
10.3%
o 462
 
9.6%
i 346
 
7.2%
n 304
 
6.3%
r 286
 
5.9%
k 286
 
5.9%
m 206
 
4.3%
z 191
 
4.0%
w 191
 
4.0%
Other values (22) 1453
30.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 68
 
11.7%
W 57
 
9.8%
P 50
 
8.6%
K 40
 
6.9%
S 34
 
5.9%
A 33
 
5.7%
B 30
 
5.2%
O 28
 
4.8%
N 26
 
4.5%
U 24
 
4.1%
Other values (19) 189
32.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 67
35.8%
3 33
17.6%
0 17
 
9.1%
5 15
 
8.0%
4 14
 
7.5%
1 13
 
7.0%
6 10
 
5.3%
7 9
 
4.8%
8 8
 
4.3%
9 1
 
0.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 106
56.1%
. 39
 
20.6%
/ 21
 
11.1%
* 11
 
5.8%
! 7
 
3.7%
" 4
 
2.1%
# 1
 
0.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 10
58.8%
| 7
41.2%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
6
66.7%
3
33.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 2
66.7%
( 1
33.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 2
66.7%
) 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
808
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 29
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 5396
81.2%
Common 1247
 
18.8%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 594
 
11.0%
e 498
 
9.2%
o 462
 
8.6%
i 346
 
6.4%
n 304
 
5.6%
r 286
 
5.3%
k 286
 
5.3%
m 206
 
3.8%
z 191
 
3.5%
w 191
 
3.5%
Other values (51) 2032
37.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
808
64.8%
, 106
 
8.5%
2 67
 
5.4%
. 39
 
3.1%
3 33
 
2.6%
- 29
 
2.3%
/ 21
 
1.7%
0 17
 
1.4%
5 15
 
1.2%
4 14
 
1.1%
Other values (18) 98
 
7.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 6459
97.2%
None 181
 
2.7%
Misc Symbols 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
808
 
12.5%
a 594
 
9.2%
e 498
 
7.7%
o 462
 
7.2%
i 346
 
5.4%
n 304
 
4.7%
r 286
 
4.4%
k 286
 
4.4%
m 206
 
3.2%
z 191
 
3.0%
Other values (64) 2478
38.4%
None
ValueCountFrequency (%)
ę 34
18.8%
ó 30
16.6%
ż 30
16.6%
ł 26
14.4%
ś 16
8.8%
Ż 9
 
5.0%
Ś 8
 
4.4%
ń 7
 
3.9%
6
 
3.3%
Ł 6
 
3.3%
Other values (4) 9
 
5.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
Distinct143
Distinct (%)88.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:39.384684image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length33
Mean length31.198758
Min length17

Characters and Unicode

Total characters5023
Distinct characters26
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique125 ?
Unique (%)77.6%

Sample

1st row3 200 zł /miesiąc
2nd row3 600 zł /miesiąc
3rd row2 200 zł /miesiąc + Czynsz 400 zł
4th row1 900 zł /miesiąc
5th row1 800 zł /miesiąc + Czynsz 500 zł
ValueCountFrequency (%)
298
24.2%
miesiąc 161
13.1%
140
11.4%
czynsz 140
11.4%
3 75
 
6.1%
2 41
 
3.3%
500 37
 
3.0%
000 34
 
2.8%
1 33
 
2.7%
700 23
 
1.9%
Other values (64) 249
20.2%
2025-01-07T00:21:39.607999image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
769
15.3%
z 581
11.6%
0 529
 
10.5%
i 322
 
6.4%
ł 301
 
6.0%
301
 
6.0%
s 301
 
6.0%
c 164
 
3.3%
/ 164
 
3.3%
m 164
 
3.3%
Other values (16) 1427
28.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 2435
48.5%
Decimal Number 1072
21.3%
Space Separator 769
 
15.3%
Control 301
 
6.0%
Other Punctuation 166
 
3.3%
Uppercase Letter 140
 
2.8%
Math Symbol 140
 
2.8%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
z 581
23.9%
i 322
13.2%
ł 301
12.4%
s 301
12.4%
c 164
 
6.7%
m 164
 
6.7%
e 161
 
6.6%
ą 161
 
6.6%
n 140
 
5.7%
y 140
 
5.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 529
49.3%
3 103
 
9.6%
5 94
 
8.8%
2 74
 
6.9%
4 56
 
5.2%
1 54
 
5.0%
7 50
 
4.7%
9 41
 
3.8%
6 38
 
3.5%
8 33
 
3.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 164
98.8%
, 2
 
1.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
769
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
301
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 140
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 140
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2575
51.3%
Common 2448
48.7%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
769
31.4%
0 529
21.6%
301
 
12.3%
/ 164
 
6.7%
+ 140
 
5.7%
3 103
 
4.2%
5 94
 
3.8%
2 74
 
3.0%
4 56
 
2.3%
1 54
 
2.2%
Other values (5) 164
 
6.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
z 581
22.6%
i 322
12.5%
ł 301
11.7%
s 301
11.7%
c 164
 
6.4%
m 164
 
6.4%
e 161
 
6.3%
ą 161
 
6.3%
C 140
 
5.4%
n 140
 
5.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4561
90.8%
None 462
 
9.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
769
16.9%
z 581
12.7%
0 529
11.6%
i 322
 
7.1%
301
 
6.6%
s 301
 
6.6%
c 164
 
3.6%
/ 164
 
3.6%
m 164
 
3.6%
e 161
 
3.5%
Other values (14) 1105
24.2%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 301
65.2%
ą 161
34.8%
Distinct122
Distinct (%)75.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:39.789769image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length63
Median length61
Mean length26.484472
Min length12

Characters and Unicode

Total characters4264
Distinct characters38
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique96 ?
Unique (%)59.6%

Sample

1st row85m² 3 pokoje
2nd row36m² Wynajmę również studentom 1 pokój
3rd row35.5m² 1 pokój tylko dla niepalących
4th row38m² 1 pokój
5th row30m² Wynajmę również studentom 1 pokój
ValueCountFrequency (%)
pokoje 119
15.9%
2 77
 
10.3%
dla 45
 
6.0%
niepalących 45
 
6.0%
tylko 45
 
6.0%
wynajmę 44
 
5.9%
również 44
 
5.9%
studentom 44
 
5.9%
1 41
 
5.5%
pokój 41
 
5.5%
Other values (92) 205
27.3%
2025-01-07T00:21:40.057969image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 370
 
8.7%
339
 
8.0%
e 252
 
5.9%
250
 
5.9%
m 249
 
5.8%
p 206
 
4.8%
k 206
 
4.8%
j 204
 
4.8%
n 177
 
4.2%
² 161
 
3.8%
Other values (28) 1850
43.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 2908
68.2%
Decimal Number 530
 
12.4%
Space Separator 339
 
8.0%
Control 250
 
5.9%
Other Number 161
 
3.8%
Uppercase Letter 44
 
1.0%
Other Punctuation 32
 
0.8%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 370
12.7%
e 252
 
8.7%
m 249
 
8.6%
p 206
 
7.1%
k 206
 
7.1%
j 204
 
7.0%
n 177
 
6.1%
l 135
 
4.6%
y 134
 
4.6%
a 134
 
4.6%
Other values (13) 841
28.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 105
19.8%
3 94
17.7%
1 71
13.4%
5 63
11.9%
4 61
11.5%
0 34
 
6.4%
7 33
 
6.2%
6 33
 
6.2%
8 24
 
4.5%
9 12
 
2.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
339
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
250
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 161
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
W 44
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 32
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2952
69.2%
Common 1312
30.8%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 370
12.5%
e 252
 
8.5%
m 249
 
8.4%
p 206
 
7.0%
k 206
 
7.0%
j 204
 
6.9%
n 177
 
6.0%
l 135
 
4.6%
y 134
 
4.5%
a 134
 
4.5%
Other values (14) 885
30.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
339
25.8%
250
19.1%
² 161
12.3%
2 105
 
8.0%
3 94
 
7.2%
1 71
 
5.4%
5 63
 
4.8%
4 61
 
4.6%
0 34
 
2.6%
7 33
 
2.5%
Other values (4) 101
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 3885
91.1%
None 379
 
8.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 370
 
9.5%
339
 
8.7%
e 252
 
6.5%
250
 
6.4%
m 249
 
6.4%
p 206
 
5.3%
k 206
 
5.3%
j 204
 
5.3%
n 177
 
4.6%
l 135
 
3.5%
Other values (23) 1497
38.5%
None
ValueCountFrequency (%)
² 161
42.5%
ó 85
22.4%
ą 45
 
11.9%
ę 44
 
11.6%
ż 44
 
11.6%

floor
Text

Missing 

Distinct64
Distinct (%)40.5%
Missing3
Missing (%)1.9%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:40.215122image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length3
Mean length3.3924051
Min length1

Characters and Unicode

Total characters536
Distinct characters18
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)17.1%

Sample

1st row4/5
2nd row3
3rd rowparter/3
4th row3
5th row5/10
ValueCountFrequency (%)
3/4 12
 
7.5%
1/4 10
 
6.2%
2/3 7
 
4.3%
1/6 6
 
3.7%
2/4 6
 
3.7%
1/2 4
 
2.5%
3/3 4
 
2.5%
5/6 4
 
2.5%
4/6 4
 
2.5%
2/5 4
 
2.5%
Other values (54) 100
62.1%
2025-01-07T00:21:40.443474image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 144
26.9%
1 73
13.6%
4 54
 
10.1%
3 49
 
9.1%
2 40
 
7.5%
5 29
 
5.4%
6 28
 
5.2%
0 23
 
4.3%
7 18
 
3.4%
r 18
 
3.4%
Other values (8) 60
11.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 332
61.9%
Other Punctuation 144
26.9%
Lowercase Letter 54
 
10.1%
Math Symbol 3
 
0.6%
Space Separator 3
 
0.6%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 73
22.0%
4 54
16.3%
3 49
14.8%
2 40
12.0%
5 29
 
8.7%
6 28
 
8.4%
0 23
 
6.9%
7 18
 
5.4%
8 14
 
4.2%
9 4
 
1.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 18
33.3%
e 9
16.7%
p 9
16.7%
t 9
16.7%
a 9
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 144
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 3
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 482
89.9%
Latin 54
 
10.1%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
/ 144
29.9%
1 73
15.1%
4 54
 
11.2%
3 49
 
10.2%
2 40
 
8.3%
5 29
 
6.0%
6 28
 
5.8%
0 23
 
4.8%
7 18
 
3.7%
8 14
 
2.9%
Other values (3) 10
 
2.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
r 18
33.3%
e 9
16.7%
p 9
16.7%
t 9
16.7%
a 9
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 536
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 144
26.9%
1 73
13.6%
4 54
 
10.1%
3 49
 
9.1%
2 40
 
7.5%
5 29
 
5.4%
6 28
 
5.2%
0 23
 
4.3%
7 18
 
3.4%
r 18
 
3.4%
Other values (8) 60
11.2%

ogrzewanie
Categorical

High correlation  Imbalance  Missing 

Distinct4
Distinct (%)3.1%
Missing30
Missing (%)18.6%
Memory size2.5 KiB
miejskie
121 
gazowe
 
6
kotłownia
 
3
inne
 
1

Length

Max length9
Median length8
Mean length7.9007634
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1035
Distinct characters14
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.8%

Sample

1st rowmiejskie
2nd rowmiejskie
3rd rowmiejskie
4th rowmiejskie
5th rowmiejskie

Common Values

ValueCountFrequency (%)
miejskie 121
75.2%
gazowe 6
 
3.7%
kotłownia 3
 
1.9%
inne 1
 
0.6%
(Missing) 30
 
18.6%

Length

2025-01-07T00:21:40.524547image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:40.581539image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
miejskie 121
92.4%
gazowe 6
 
4.6%
kotłownia 3
 
2.3%
inne 1
 
0.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 249
24.1%
i 246
23.8%
k 124
12.0%
m 121
11.7%
j 121
11.7%
s 121
11.7%
o 12
 
1.2%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
g 6
 
0.6%
Other values (4) 17
 
1.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1035
100.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 249
24.1%
i 246
23.8%
k 124
12.0%
m 121
11.7%
j 121
11.7%
s 121
11.7%
o 12
 
1.2%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
g 6
 
0.6%
Other values (4) 17
 
1.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1035
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 249
24.1%
i 246
23.8%
k 124
12.0%
m 121
11.7%
j 121
11.7%
s 121
11.7%
o 12
 
1.2%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
g 6
 
0.6%
Other values (4) 17
 
1.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1032
99.7%
None 3
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 249
24.1%
i 246
23.8%
k 124
12.0%
m 121
11.7%
j 121
11.7%
s 121
11.7%
o 12
 
1.2%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
g 6
 
0.6%
Other values (3) 14
 
1.4%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 3
100.0%

flat_condition
Categorical

Constant  Missing 

Distinct1
Distinct (%)0.7%
Missing23
Missing (%)14.3%
Memory size2.5 KiB
do zamieszkania
138 

Length

Max length15
Median length15
Mean length15
Min length15

Characters and Unicode

Total characters2070
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowdo zamieszkania
2nd rowdo zamieszkania
3rd rowdo zamieszkania
4th rowdo zamieszkania
5th rowdo zamieszkania

Common Values

ValueCountFrequency (%)
do zamieszkania 138
85.7%
(Missing) 23
 
14.3%

Length

2025-01-07T00:21:40.646534image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:40.699533image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
do 138
50.0%
zamieszkania 138
50.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 414
20.0%
z 276
13.3%
i 276
13.3%
d 138
 
6.7%
o 138
 
6.7%
138
 
6.7%
m 138
 
6.7%
e 138
 
6.7%
s 138
 
6.7%
k 138
 
6.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1932
93.3%
Space Separator 138
 
6.7%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 414
21.4%
z 276
14.3%
i 276
14.3%
d 138
 
7.1%
o 138
 
7.1%
m 138
 
7.1%
e 138
 
7.1%
s 138
 
7.1%
k 138
 
7.1%
n 138
 
7.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
138
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1932
93.3%
Common 138
 
6.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 414
21.4%
z 276
14.3%
i 276
14.3%
d 138
 
7.1%
o 138
 
7.1%
m 138
 
7.1%
e 138
 
7.1%
s 138
 
7.1%
k 138
 
7.1%
n 138
 
7.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
138
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2070
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 414
20.0%
z 276
13.3%
i 276
13.3%
d 138
 
6.7%
o 138
 
6.7%
138
 
6.7%
m 138
 
6.7%
e 138
 
6.7%
s 138
 
6.7%
k 138
 
6.7%

available_from
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct22
Distinct (%)36.1%
Missing100
Missing (%)62.1%
Memory size2.5 KiB
2025-01-06
13 
2025-01-07
2025-01-31
2025-01-02
2025-01-01
Other values (17)
25 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters610
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique11 ?
Unique (%)18.0%

Sample

1st row2025-01-06
2nd row2025-01-06
3rd row2025-01-06
4th row2025-01-10
5th row2025-01-15

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2025-01-06 13
 
8.1%
2025-01-07 9
 
5.6%
2025-01-31 5
 
3.1%
2025-01-02 5
 
3.1%
2025-01-01 4
 
2.5%
2025-01-10 3
 
1.9%
2025-01-15 3
 
1.9%
2025-01-03 2
 
1.2%
2025-01-08 2
 
1.2%
2025-02-01 2
 
1.2%
Other values (12) 13
 
8.1%
(Missing) 100
62.1%

Length

2025-01-07T00:21:40.753546image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2025-01-06 13
21.3%
2025-01-07 9
14.8%
2025-01-31 5
 
8.2%
2025-01-02 5
 
8.2%
2025-01-01 4
 
6.6%
2025-01-10 3
 
4.9%
2025-01-15 3
 
4.9%
2025-01-03 2
 
3.3%
2025-01-08 2
 
3.3%
2025-02-01 2
 
3.3%
Other values (12) 13
21.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 163
26.7%
2 135
22.1%
- 122
20.0%
1 81
13.3%
5 57
 
9.3%
6 14
 
2.3%
3 11
 
1.8%
7 9
 
1.5%
4 9
 
1.5%
8 5
 
0.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 488
80.0%
Dash Punctuation 122
 
20.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 163
33.4%
2 135
27.7%
1 81
16.6%
5 57
 
11.7%
6 14
 
2.9%
3 11
 
2.3%
7 9
 
1.8%
4 9
 
1.8%
8 5
 
1.0%
9 4
 
0.8%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 122
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 610
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 163
26.7%
2 135
22.1%
- 122
20.0%
1 81
13.3%
5 57
 
9.3%
6 14
 
2.3%
3 11
 
1.8%
7 9
 
1.5%
4 9
 
1.5%
8 5
 
0.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 610
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 163
26.7%
2 135
22.1%
- 122
20.0%
1 81
13.3%
5 57
 
9.3%
6 14
 
2.3%
3 11
 
1.8%
7 9
 
1.5%
4 9
 
1.5%
8 5
 
0.8%

deposit
Categorical

Missing 

Distinct45
Distinct (%)33.6%
Missing27
Missing (%)16.8%
Memory size2.5 KiB
5 000 zł
18 
4 000 zł
12 
6 000 zł
12 
3 500 zł
11 
3 300 zł
 
7
Other values (40)
74 

Length

Max length9
Median length8
Mean length7.6044776
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1019
Distinct characters13
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique25 ?
Unique (%)18.7%

Sample

1st row3 600 zł
2nd row2 600 zł
3rd row1 zł
4th row2 300 zł
5th row3 300 zł

Common Values

ValueCountFrequency (%)
5 000 zł 18
 
11.2%
4 000 zł 12
 
7.5%
6 000 zł 12
 
7.5%
3 500 zł 11
 
6.8%
3 300 zł 7
 
4.3%
0 6
 
3.7%
4 500 zł 6
 
3.7%
3 000 zł 6
 
3.7%
2 500 zł 4
 
2.5%
2 900 zł 3
 
1.9%
Other values (35) 49
30.4%
(Missing) 27
16.8%

Length

2025-01-07T00:21:40.826551image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
128
33.2%
000 56
14.5%
3 38
 
9.8%
4 26
 
6.7%
500 25
 
6.5%
5 22
 
5.7%
2 16
 
4.1%
6 15
 
3.9%
300 13
 
3.4%
0 7
 
1.8%
Other values (18) 40
 
10.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 310
30.4%
252
24.7%
z 128
12.6%
ł 128
12.6%
5 52
 
5.1%
3 52
 
5.1%
4 32
 
3.1%
2 21
 
2.1%
6 19
 
1.9%
1 7
 
0.7%
Other values (3) 18
 
1.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 511
50.1%
Lowercase Letter 256
25.1%
Space Separator 252
24.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 310
60.7%
5 52
 
10.2%
3 52
 
10.2%
4 32
 
6.3%
2 21
 
4.1%
6 19
 
3.7%
1 7
 
1.4%
9 6
 
1.2%
8 6
 
1.2%
7 6
 
1.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
z 128
50.0%
ł 128
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
252
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 763
74.9%
Latin 256
 
25.1%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 310
40.6%
252
33.0%
5 52
 
6.8%
3 52
 
6.8%
4 32
 
4.2%
2 21
 
2.8%
6 19
 
2.5%
1 7
 
0.9%
9 6
 
0.8%
8 6
 
0.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
z 128
50.0%
ł 128
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 891
87.4%
None 128
 
12.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 310
34.8%
252
28.3%
z 128
14.4%
5 52
 
5.8%
3 52
 
5.8%
4 32
 
3.6%
2 21
 
2.4%
6 19
 
2.1%
1 7
 
0.8%
9 6
 
0.7%
Other values (2) 12
 
1.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 128
100.0%

advertiser_type
Categorical

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
prywatny
90 
biuro nieruchomości
71 

Length

Max length19
Median length8
Mean length12.850932
Min length8

Characters and Unicode

Total characters2069
Distinct characters17
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowbiuro nieruchomości
2nd rowprywatny
3rd rowbiuro nieruchomości
4th rowprywatny
5th rowbiuro nieruchomości

Common Values

ValueCountFrequency (%)
prywatny 90
55.9%
biuro nieruchomości 71
44.1%

Length

2025-01-07T00:21:40.895821image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:40.957841image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
prywatny 90
38.8%
biuro 71
30.6%
nieruchomości 71
30.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
r 232
11.2%
i 213
10.3%
o 213
10.3%
y 180
 
8.7%
n 161
 
7.8%
c 142
 
6.9%
u 142
 
6.9%
p 90
 
4.3%
t 90
 
4.3%
a 90
 
4.3%
Other values (7) 516
24.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1998
96.6%
Space Separator 71
 
3.4%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 232
11.6%
i 213
10.7%
o 213
10.7%
y 180
9.0%
n 161
 
8.1%
c 142
 
7.1%
u 142
 
7.1%
p 90
 
4.5%
t 90
 
4.5%
a 90
 
4.5%
Other values (6) 445
22.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
71
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1998
96.6%
Common 71
 
3.4%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
r 232
11.6%
i 213
10.7%
o 213
10.7%
y 180
9.0%
n 161
 
8.1%
c 142
 
7.1%
u 142
 
7.1%
p 90
 
4.5%
t 90
 
4.5%
a 90
 
4.5%
Other values (6) 445
22.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
71
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1998
96.6%
None 71
 
3.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
r 232
11.6%
i 213
10.7%
o 213
10.7%
y 180
9.0%
n 161
 
8.1%
c 142
 
7.1%
u 142
 
7.1%
p 90
 
4.5%
t 90
 
4.5%
a 90
 
4.5%
Other values (6) 445
22.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ś 71
100.0%

additional_information
Categorical

Missing 

Distinct46
Distinct (%)31.1%
Missing13
Missing (%)8.1%
Memory size2.5 KiB
balkon garaż/miejsce parkingowe
30 
balkon
16 
piwnica
 
7
balkon tylko dla niepalących oddzielna kuchnia
 
7
balkon oddzielna kuchnia
 
7
Other values (41)
81 

Length

Max length93
Median length71
Mean length32.932432
Min length6

Characters and Unicode

Total characters4874
Distinct characters29
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)16.2%

Sample

1st rowbalkon garaż/miejsce parkingowe
2nd rowpiwnica
3rd rowpiwnica tylko dla niepalących
4th rowpiwnica pom. użytkowe
5th rowpiwnica

Common Values

ValueCountFrequency (%)
balkon garaż/miejsce parkingowe 30
18.6%
balkon 16
 
9.9%
piwnica 7
 
4.3%
balkon tylko dla niepalących oddzielna kuchnia 7
 
4.3%
balkon oddzielna kuchnia 7
 
4.3%
balkon tylko dla niepalących 6
 
3.7%
balkon garaż/miejsce parkingowe tylko dla niepalących 6
 
3.7%
balkon garaż/miejsce parkingowe oddzielna kuchnia 5
 
3.1%
balkon piwnica oddzielna kuchnia 4
 
2.5%
garaż/miejsce parkingowe 4
 
2.5%
Other values (36) 56
34.8%
(Missing) 13
 
8.1%

Length

2025-01-07T00:21:41.029870image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
balkon 111
19.7%
garaż/miejsce 77
13.7%
parkingowe 77
13.7%
tylko 45
8.0%
dla 45
8.0%
niepalących 45
8.0%
oddzielna 39
 
6.9%
kuchnia 39
 
6.9%
piwnica 38
 
6.7%
taras 14
 
2.5%
Other values (3) 33
 
5.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 576
 
11.8%
i 353
 
7.2%
n 349
 
7.2%
e 336
 
6.9%
o 305
 
6.3%
k 293
 
6.0%
l 285
 
5.8%
c 244
 
5.0%
218
 
4.5%
197
 
4.0%
Other values (19) 1718
35.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 4370
89.7%
Space Separator 218
 
4.5%
Control 197
 
4.0%
Other Punctuation 89
 
1.8%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 576
13.2%
i 353
 
8.1%
n 349
 
8.0%
e 336
 
7.7%
o 305
 
7.0%
k 293
 
6.7%
l 285
 
6.5%
c 244
 
5.6%
r 177
 
4.1%
p 172
 
3.9%
Other values (15) 1280
29.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 77
86.5%
. 12
 
13.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
218
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
197
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 4370
89.7%
Common 504
 
10.3%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 576
13.2%
i 353
 
8.1%
n 349
 
8.0%
e 336
 
7.7%
o 305
 
7.0%
k 293
 
6.7%
l 285
 
6.5%
c 244
 
5.6%
r 177
 
4.1%
p 172
 
3.9%
Other values (15) 1280
29.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
218
43.3%
197
39.1%
/ 77
 
15.3%
. 12
 
2.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4731
97.1%
None 143
 
2.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 576
 
12.2%
i 353
 
7.5%
n 349
 
7.4%
e 336
 
7.1%
o 305
 
6.4%
k 293
 
6.2%
l 285
 
6.0%
c 244
 
5.2%
218
 
4.6%
197
 
4.2%
Other values (16) 1575
33.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ż 89
62.2%
ą 45
31.5%
ó 9
 
6.3%
Distinct145
Distinct (%)90.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:41.213024image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length83
Median length70
Mean length59.559006
Min length36

Characters and Unicode

Total characters9589
Distinct characters71
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique130 ?
Unique (%)80.7%

Sample

1st rowul. Zaborowska, Górce, Bemowo, Warszawa, mazowieckie
2nd rowul. Elektoralna, Śródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie
3rd rowul. Kobielska, Grochów, Praga-Południe, Warszawa, mazowieckie
4th rowSzczęśliwice, Ochota, Warszawa, mazowieckie
5th rowul. Giordana Bruna, Stary Mokotów, Mokotów, Warszawa, mazowieckie
ValueCountFrequency (%)
warszawa 161
 
15.2%
mazowieckie 161
 
15.2%
ul 124
 
11.7%
wola 24
 
2.3%
śródmieście 23
 
2.2%
mokotów 20
 
1.9%
żoliborz 16
 
1.5%
praga-południe 15
 
1.4%
ochota 14
 
1.3%
bielany 14
 
1.3%
Other values (273) 487
46.0%
2025-01-07T00:21:41.492575image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 1146
 
12.0%
898
 
9.4%
e 637
 
6.6%
i 634
 
6.6%
, 619
 
6.5%
w 547
 
5.7%
o 541
 
5.6%
z 443
 
4.6%
r 437
 
4.6%
k 334
 
3.5%
Other values (61) 3353
35.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 7083
73.9%
Space Separator 898
 
9.4%
Uppercase Letter 768
 
8.0%
Other Punctuation 759
 
7.9%
Decimal Number 52
 
0.5%
Dash Punctuation 29
 
0.3%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1146
16.2%
e 637
 
9.0%
i 634
 
9.0%
w 547
 
7.7%
o 541
 
7.6%
z 443
 
6.3%
r 437
 
6.2%
k 334
 
4.7%
s 318
 
4.5%
c 302
 
4.3%
Other values (21) 1744
24.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
W 237
30.9%
S 77
 
10.0%
P 74
 
9.6%
M 53
 
6.9%
B 47
 
6.1%
K 29
 
3.8%
O 26
 
3.4%
G 25
 
3.3%
Ż 24
 
3.1%
Ś 24
 
3.1%
Other values (14) 152
19.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 11
21.2%
2 8
15.4%
9 5
9.6%
4 5
9.6%
6 5
9.6%
8 4
 
7.7%
5 4
 
7.7%
3 4
 
7.7%
7 3
 
5.8%
0 3
 
5.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 619
81.6%
. 135
 
17.8%
" 4
 
0.5%
/ 1
 
0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
898
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 29
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 7851
81.9%
Common 1738
 
18.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 1146
14.6%
e 637
 
8.1%
i 634
 
8.1%
w 547
 
7.0%
o 541
 
6.9%
z 443
 
5.6%
r 437
 
5.6%
k 334
 
4.3%
s 318
 
4.1%
c 302
 
3.8%
Other values (45) 2512
32.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
898
51.7%
, 619
35.6%
. 135
 
7.8%
- 29
 
1.7%
1 11
 
0.6%
2 8
 
0.5%
9 5
 
0.3%
4 5
 
0.3%
6 5
 
0.3%
8 4
 
0.2%
Other values (6) 19
 
1.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 9217
96.1%
None 372
 
3.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 1146
 
12.4%
898
 
9.7%
e 637
 
6.9%
i 634
 
6.9%
, 619
 
6.7%
w 547
 
5.9%
o 541
 
5.9%
z 443
 
4.8%
r 437
 
4.7%
k 334
 
3.6%
Other values (51) 2981
32.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 121
32.5%
ł 112
30.1%
ś 35
 
9.4%
ę 26
 
7.0%
Ż 24
 
6.5%
Ś 24
 
6.5%
ń 13
 
3.5%
ż 11
 
3.0%
ą 3
 
0.8%
ź 3
 
0.8%

latitude
Real number (ℝ)

Distinct152
Distinct (%)95.0%
Missing1
Missing (%)0.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean52.232054
Minimum52.129161
Maximum52.34418
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:41.585337image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum52.129161
5-th percentile52.154755
Q152.204464
median52.232475
Q352.261106
95-th percentile52.303147
Maximum52.34418
Range0.215019
Interquartile range (IQR)0.05664225

Descriptive statistics

Standard deviation0.044541023
Coefficient of variation (CV)0.00085275265
Kurtosis0.034550725
Mean52.232054
Median Absolute Deviation (MAD)0.028666
Skewness-0.010309247
Sum8357.1286
Variance0.0019839027
MonotonicityNot monotonic
2025-01-07T00:21:41.666412image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
52.20997 2
 
1.2%
52.276071 2
 
1.2%
52.240027 2
 
1.2%
52.264428 2
 
1.2%
52.261436 2
 
1.2%
52.32899 2
 
1.2%
52.173313 2
 
1.2%
52.268261 2
 
1.2%
52.243481 1
 
0.6%
52.229676 1
 
0.6%
Other values (142) 142
88.2%
ValueCountFrequency (%)
52.129161 1
0.6%
52.129299 1
0.6%
52.132664 1
0.6%
52.13785 1
0.6%
52.138337 1
0.6%
52.1384 1
0.6%
52.15043 1
0.6%
52.151354 1
0.6%
52.154934 1
0.6%
52.159626 1
0.6%
ValueCountFrequency (%)
52.34418 1
0.6%
52.333753 1
0.6%
52.332022 1
0.6%
52.330354 1
0.6%
52.32899 2
1.2%
52.321661 1
0.6%
52.315289 1
0.6%
52.302508 1
0.6%
52.294285 1
0.6%
52.293661 1
0.6%

longitude
Real number (ℝ)

Distinct152
Distinct (%)95.0%
Missing1
Missing (%)0.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean21.004632
Minimum20.859232
Maximum21.233876
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:41.743952image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20.859232
5-th percentile20.908307
Q120.963998
median20.997745
Q321.041489
95-th percentile21.118661
Maximum21.233876
Range0.374644
Interquartile range (IQR)0.077491

Descriptive statistics

Standard deviation0.065856734
Coefficient of variation (CV)0.0031353435
Kurtosis0.7244742
Mean21.004632
Median Absolute Deviation (MAD)0.038745
Skewness0.49467255
Sum3360.741
Variance0.0043371094
MonotonicityNot monotonic
2025-01-07T00:21:41.826568image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20.96727 2
 
1.2%
20.951343 2
 
1.2%
21.024318 2
 
1.2%
20.980415 2
 
1.2%
20.989515 2
 
1.2%
21.00768 2
 
1.2%
20.9998 2
 
1.2%
20.984965 2
 
1.2%
20.920472 1
 
0.6%
21.012229 1
 
0.6%
Other values (142) 142
88.2%
ValueCountFrequency (%)
20.859232 1
0.6%
20.862074 1
0.6%
20.87292 1
0.6%
20.874834 1
0.6%
20.877709 1
0.6%
20.880886 1
0.6%
20.88297 1
0.6%
20.890162 1
0.6%
20.909262 1
0.6%
20.913561 1
0.6%
ValueCountFrequency (%)
21.233876 1
0.6%
21.17823 1
0.6%
21.17228 1
0.6%
21.1635 1
0.6%
21.15273 1
0.6%
21.150198 1
0.6%
21.149586 1
0.6%
21.138715 1
0.6%
21.117605 1
0.6%
21.10661 1
0.6%

approximate_coordinates
Boolean

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
False
140 
True
21 
ValueCountFrequency (%)
False 140
87.0%
True 21
 
13.0%
2025-01-07T00:21:41.898915image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

year_of_construction
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct54
Distinct (%)44.6%
Missing40
Missing (%)24.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1995.3306
Minimum1905
Maximum2024
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:41.966942image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1905
5-th percentile1950
Q11971
median2007
Q32019
95-th percentile2024
Maximum2024
Range119
Interquartile range (IQR)48

Descriptive statistics

Standard deviation28.870801
Coefficient of variation (CV)0.014469182
Kurtosis0.18539483
Mean1995.3306
Median Absolute Deviation (MAD)15
Skewness-0.98856483
Sum241435
Variance833.52314
MonotonicityNot monotonic
2025-01-07T00:21:42.055317image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2023 9
 
5.6%
2024 7
 
4.3%
2020 7
 
4.3%
2019 5
 
3.1%
2022 5
 
3.1%
2018 5
 
3.1%
1970 4
 
2.5%
2004 4
 
2.5%
1960 4
 
2.5%
2008 3
 
1.9%
Other values (44) 68
42.2%
(Missing) 40
24.8%
ValueCountFrequency (%)
1905 1
 
0.6%
1911 1
 
0.6%
1912 1
 
0.6%
1937 1
 
0.6%
1938 1
 
0.6%
1950 3
1.9%
1953 2
1.2%
1954 1
 
0.6%
1955 2
1.2%
1956 2
1.2%
ValueCountFrequency (%)
2024 7
4.3%
2023 9
5.6%
2022 5
3.1%
2021 2
 
1.2%
2020 7
4.3%
2019 5
3.1%
2018 5
3.1%
2017 3
 
1.9%
2016 1
 
0.6%
2015 2
 
1.2%

elevator
Categorical

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
tak
108 
nie
53 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Characters and Unicode

Total characters483
Distinct characters6
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rownie
2nd rownie
3rd rownie
4th rownie
5th rowtak

Common Values

ValueCountFrequency (%)
tak 108
67.1%
nie 53
32.9%

Length

2025-01-07T00:21:42.135804image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:42.197418image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
tak 108
67.1%
nie 53
32.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
t 108
22.4%
a 108
22.4%
k 108
22.4%
n 53
11.0%
i 53
11.0%
e 53
11.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 483
100.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 108
22.4%
a 108
22.4%
k 108
22.4%
n 53
11.0%
i 53
11.0%
e 53
11.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 483
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 108
22.4%
a 108
22.4%
k 108
22.4%
n 53
11.0%
i 53
11.0%
e 53
11.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 483
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
t 108
22.4%
a 108
22.4%
k 108
22.4%
n 53
11.0%
i 53
11.0%
e 53
11.0%

building_type
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct4
Distinct (%)2.8%
Missing18
Missing (%)11.2%
Memory size2.5 KiB
blok
78 
apartamentowiec
41 
kamienica
22 
dom wolnostojący
 
2

Length

Max length16
Median length4
Mean length8.0909091
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1157
Distinct characters20
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowblok
2nd rowblok
3rd rowkamienica
4th rowblok
5th rowblok

Common Values

ValueCountFrequency (%)
blok 78
48.4%
apartamentowiec 41
25.5%
kamienica 22
 
13.7%
dom wolnostojący 2
 
1.2%
(Missing) 18
 
11.2%

Length

2025-01-07T00:21:42.278892image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:42.351990image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
blok 78
53.8%
apartamentowiec 41
28.3%
kamienica 22
 
15.2%
dom 2
 
1.4%
wolnostojący 2
 
1.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 167
14.4%
o 127
11.0%
e 104
9.0%
k 100
8.6%
i 85
7.3%
t 84
7.3%
l 80
 
6.9%
b 78
 
6.7%
c 65
 
5.6%
n 65
 
5.6%
Other values (10) 202
17.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1155
99.8%
Space Separator 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 167
14.5%
o 127
11.0%
e 104
9.0%
k 100
8.7%
i 85
7.4%
t 84
7.3%
l 80
 
6.9%
b 78
 
6.8%
c 65
 
5.6%
n 65
 
5.6%
Other values (9) 200
17.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1155
99.8%
Common 2
 
0.2%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 167
14.5%
o 127
11.0%
e 104
9.0%
k 100
8.7%
i 85
7.4%
t 84
7.3%
l 80
 
6.9%
b 78
 
6.8%
c 65
 
5.6%
n 65
 
5.6%
Other values (9) 200
17.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1155
99.8%
None 2
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 167
14.5%
o 127
11.0%
e 104
9.0%
k 100
8.7%
i 85
7.4%
t 84
7.3%
l 80
 
6.9%
b 78
 
6.8%
c 65
 
5.6%
n 65
 
5.6%
Other values (9) 200
17.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ą 2
100.0%

security
Categorical

Missing 

Distinct3
Distinct (%)3.3%
Missing69
Missing (%)42.9%
Memory size2.5 KiB
teren zamknięty monitoring / ochrona
47 
monitoring / ochrona
31 
teren zamknięty
14 

Length

Max length36
Median length36
Mean length27.413043
Min length15

Characters and Unicode

Total characters2522
Distinct characters18
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowmonitoring / ochrona
2nd rowteren zamknięty
3rd rowteren zamknięty monitoring / ochrona
4th rowmonitoring / ochrona
5th rowteren zamknięty monitoring / ochrona

Common Values

ValueCountFrequency (%)
teren zamknięty monitoring / ochrona 47
29.2%
monitoring / ochrona 31
19.3%
teren zamknięty 14
 
8.7%
(Missing) 69
42.9%

Length

2025-01-07T00:21:42.422658image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:42.482657image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
monitoring 78
21.9%
78
21.9%
ochrona 78
21.9%
teren 61
17.1%
zamknięty 61
17.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 356
14.1%
o 312
12.4%
i 217
8.6%
r 217
8.6%
217
8.6%
t 200
 
7.9%
a 139
 
5.5%
m 139
 
5.5%
e 122
 
4.8%
g 78
 
3.1%
Other values (8) 525
20.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 2180
86.4%
Space Separator 217
 
8.6%
Other Punctuation 78
 
3.1%
Control 47
 
1.9%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 356
16.3%
o 312
14.3%
i 217
10.0%
r 217
10.0%
t 200
9.2%
a 139
 
6.4%
m 139
 
6.4%
e 122
 
5.6%
g 78
 
3.6%
c 78
 
3.6%
Other values (5) 322
14.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
217
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 78
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
47
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2180
86.4%
Common 342
 
13.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
n 356
16.3%
o 312
14.3%
i 217
10.0%
r 217
10.0%
t 200
9.2%
a 139
 
6.4%
m 139
 
6.4%
e 122
 
5.6%
g 78
 
3.6%
c 78
 
3.6%
Other values (5) 322
14.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
217
63.5%
/ 78
 
22.8%
47
 
13.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2461
97.6%
None 61
 
2.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
n 356
14.5%
o 312
12.7%
i 217
8.8%
r 217
8.8%
217
8.8%
t 200
8.1%
a 139
 
5.6%
m 139
 
5.6%
e 122
 
5.0%
g 78
 
3.2%
Other values (7) 464
18.9%
None
ValueCountFrequency (%)
ę 61
100.0%

equipment
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct31
Distinct (%)20.8%
Missing12
Missing (%)7.5%
Memory size2.5 KiB
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka
30 
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
28 
lodówka meble piekarnik kuchenka pralka
18 
meble
15 
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka klimatyzacja
12 
Other values (26)
46 

Length

Max length71
Median length58
Mean length44.610738
Min length5

Characters and Unicode

Total characters6647
Distinct characters22
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique16 ?
Unique (%)10.7%

Sample

1st rowlodówka meble piekarnik kuchenka pralka
2nd rowlodówka meble kuchenka pralka
3rd rowzmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
4th rowlodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
5th rowmeble

Common Values

ValueCountFrequency (%)
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka 30
18.6%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka 28
17.4%
lodówka meble piekarnik kuchenka pralka 18
11.2%
meble 15
9.3%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka klimatyzacja 12
 
7.5%
lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka 5
 
3.1%
lodówka meble kuchenka pralka 4
 
2.5%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka klimatyzacja 4
 
2.5%
meble lodówka piekarnik zmywarka kuchenka 3
 
1.9%
meble piekarnik lodówka pralka zmywarka 3
 
1.9%
Other values (21) 27
16.8%
(Missing) 12
 
7.5%

Length

2025-01-07T00:21:42.568204image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
meble 141
17.3%
lodówka 131
16.1%
pralka 125
15.4%
kuchenka 120
14.7%
piekarnik 119
14.6%
zmywarka 98
12.0%
telewizor 55
 
6.8%
klimatyzacja 25
 
3.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 891
13.4%
k 857
12.9%
665
10.0%
e 631
 
9.5%
l 477
 
7.2%
r 397
 
6.0%
i 318
 
4.8%
w 284
 
4.3%
m 264
 
4.0%
p 244
 
3.7%
Other values (12) 1619
24.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 5982
90.0%
Control 665
 
10.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 891
14.9%
k 857
14.3%
e 631
10.5%
l 477
 
8.0%
r 397
 
6.6%
i 318
 
5.3%
w 284
 
4.7%
m 264
 
4.4%
p 244
 
4.1%
n 239
 
4.0%
Other values (11) 1380
23.1%
Control
ValueCountFrequency (%)
665
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 5982
90.0%
Common 665
 
10.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 891
14.9%
k 857
14.3%
e 631
10.5%
l 477
 
8.0%
r 397
 
6.6%
i 318
 
5.3%
w 284
 
4.7%
m 264
 
4.4%
p 244
 
4.1%
n 239
 
4.0%
Other values (11) 1380
23.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
665
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 6516
98.0%
None 131
 
2.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 891
13.7%
k 857
13.2%
665
10.2%
e 631
9.7%
l 477
 
7.3%
r 397
 
6.1%
i 318
 
4.9%
w 284
 
4.4%
m 264
 
4.1%
p 244
 
3.7%
Other values (11) 1488
22.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 131
100.0%

utilities
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct7
Distinct (%)9.3%
Missing86
Missing (%)53.4%
Memory size2.5 KiB
telewizja kablowa internet
28 
telewizja kablowa internet telefon
20 
internet
16 
internet telewizja kablowa
internet telefon
 
1
Other values (2)
 
2

Length

Max length34
Median length26
Mean length24.146667
Min length8

Characters and Unicode

Total characters1811
Distinct characters16
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)4.0%

Sample

1st rowtelewizja kablowa internet
2nd rowtelewizja kablowa internet
3rd rowtelewizja kablowa internet telefon
4th rowtelewizja kablowa internet telefon
5th rowtelewizja kablowa internet telefon

Common Values

ValueCountFrequency (%)
telewizja kablowa internet 28
 
17.4%
telewizja kablowa internet telefon 20
 
12.4%
internet 16
 
9.9%
internet telewizja kablowa 8
 
5.0%
internet telefon 1
 
0.6%
telefon internet telewizja kablowa 1
 
0.6%
telewizja kablowa 1
 
0.6%
(Missing) 86
53.4%

Length

2025-01-07T00:21:42.771857image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:42.849777image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
internet 74
34.9%
telewizja 58
27.4%
kablowa 58
27.4%
telefon 22
 
10.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 308
17.0%
t 228
12.6%
a 174
9.6%
n 170
9.4%
l 138
7.6%
i 132
7.3%
w 116
 
6.4%
o 80
 
4.4%
79
 
4.4%
r 74
 
4.1%
Other values (6) 312
17.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1674
92.4%
Control 79
 
4.4%
Space Separator 58
 
3.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 308
18.4%
t 228
13.6%
a 174
10.4%
n 170
10.2%
l 138
8.2%
i 132
7.9%
w 116
 
6.9%
o 80
 
4.8%
r 74
 
4.4%
z 58
 
3.5%
Other values (4) 196
11.7%
Control
ValueCountFrequency (%)
79
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
58
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1674
92.4%
Common 137
 
7.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 308
18.4%
t 228
13.6%
a 174
10.4%
n 170
10.2%
l 138
8.2%
i 132
7.9%
w 116
 
6.9%
o 80
 
4.8%
r 74
 
4.4%
z 58
 
3.5%
Other values (4) 196
11.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
79
57.7%
58
42.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1811
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 308
17.0%
t 228
12.6%
a 174
9.6%
n 170
9.4%
l 138
7.6%
i 132
7.3%
w 116
 
6.4%
o 80
 
4.4%
79
 
4.4%
r 74
 
4.1%
Other values (6) 312
17.2%

safeguards
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct7
Distinct (%)5.6%
Missing35
Missing (%)21.7%
Memory size2.5 KiB
domofon / wideofon
62 
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
51 
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
system alarmowy domofon / wideofon
 
2
drzwi / okna antywłamaniowe system alarmowy domofon / wideofon
 
2
Other values (2)
 
2

Length

Max length84
Median length68
Mean length33.650794
Min length18

Characters and Unicode

Total characters4240
Distinct characters20
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.6%

Sample

1st rowdomofon / wideofon
2nd rowdrzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
3rd rowdrzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
4th rowdrzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
5th rowdomofon / wideofon

Common Values

ValueCountFrequency (%)
domofon / wideofon 62
38.5%
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon 51
31.7%
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon 7
 
4.3%
system alarmowy domofon / wideofon 2
 
1.2%
drzwi / okna antywłamaniowe system alarmowy domofon / wideofon 2
 
1.2%
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon rolety antywłamaniowe 1
 
0.6%
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon rolety antywłamaniowe 1
 
0.6%
(Missing) 35
21.7%

Length

2025-01-07T00:21:42.943386image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-07T00:21:43.022383image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
188
28.7%
domofon 126
19.3%
wideofon 126
19.3%
antywłamaniowe 64
 
9.8%
drzwi 62
 
9.5%
okna 62
 
9.5%
system 12
 
1.8%
alarmowy 12
 
1.8%
rolety 2
 
0.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 770
18.2%
452
10.7%
n 442
10.4%
w 328
7.7%
d 314
7.4%
a 278
 
6.6%
f 252
 
5.9%
i 252
 
5.9%
m 214
 
5.0%
e 204
 
4.8%
Other values (10) 734
17.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 3524
83.1%
Space Separator 452
 
10.7%
Other Punctuation 188
 
4.4%
Control 76
 
1.8%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 770
21.9%
n 442
12.5%
w 328
9.3%
d 314
8.9%
a 278
 
7.9%
f 252
 
7.2%
i 252
 
7.2%
m 214
 
6.1%
e 204
 
5.8%
y 90
 
2.6%
Other values (7) 380
10.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
452
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 188
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
76
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 3524
83.1%
Common 716
 
16.9%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 770
21.9%
n 442
12.5%
w 328
9.3%
d 314
8.9%
a 278
 
7.9%
f 252
 
7.2%
i 252
 
7.2%
m 214
 
6.1%
e 204
 
5.8%
y 90
 
2.6%
Other values (7) 380
10.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
452
63.1%
/ 188
26.3%
76
 
10.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4176
98.5%
None 64
 
1.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 770
18.4%
452
10.8%
n 442
10.6%
w 328
7.9%
d 314
7.5%
a 278
 
6.7%
f 252
 
6.0%
i 252
 
6.0%
m 214
 
5.1%
e 204
 
4.9%
Other values (9) 670
16.0%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 64
100.0%
Distinct157
Distinct (%)97.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2025-01-07T00:21:43.284852image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length5751
Median length1541
Mean length1692.1615
Min length152

Characters and Unicode

Total characters272438
Distinct characters186
Distinct categories16 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique153 ?
Unique (%)95.0%

Sample

1st row3 pokojowe mieszkanie znajdujące się Bemowie przy ul. Zaborowskiej. Najem okazjonalny OPŁATY Łączna cena najmu 4100 zł Cena najmu 3200 zł + 900 zł czynsz administracyjny + prąd i gaz. BUDYNEK Mieszkanie znajduje się na czwartym piętrze w niskim budynku bez windy w otoczeniu zieleni. Przed budynkiem znajdują się ogólnodostępne miejsca parkingowe. NIERUCHOMOŚĆ Mieszkanie o powierzchni 84,5 m2 składa się z: - przestronnego pokoju z wyjściem na balkon - 2 pokoi - oddzielnej, widnej kuchni - łazienki z oknem - WC - garderoby - przedpokoju Mieszkanie jest umeblowane i w pełni wyposażone (lodówka, pralka, piekarnik z płytą gazową, tv). W przedpokoju znajduje się duża szafa w zabudowie, dodatkowo jest garderoba/schowek. Do każdego pokoju wejście z korytarza. Bardzo dobrze rozwinięta infrastruktura usługowo-handlowa, w pobliżu znajdują się liczne sklepy Biedronka, Żabka, cukiernia, piekarnia, fryzjer, Wola Park, siłownia, przychodnia. 10 minut metro Bemowo Zapraszam na prezentację nieruchomości W razie zainteresowania prosimy o kontakt: Skontaktuj się, Skontaktuj się Powyższa oferta ma charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 §1 Kodeksu Cywilnego. Podana ulica nieruchomości przy ogłoszeniu ma na celu wskazania przybliżonej lokalizacji z dużą dokładnością. Bezpłatnie pomagamy znaleźć najkorzystniejszą na rynku ofertę kredytową. Na życzenie w ramach prezentacji nieruchomości możliwość przeprowadzenia przez firmę budowlaną oceny stanu mieszkania i wycenę remontu. Oferta wysłana z programu dla biur nieruchomości ASARI CRM ()
2nd rowDo wynajęcia bezpośrednio przytulne mieszkanie 36 m2, WARSZAWA, Elektoralna, blisko Hali Mirowskiej Do wynajęcia przytulne, czyste i funkcjonalne mieszkanie o powierzchni 36 m2, lokalizowane w doskonałym punkcie komunikacyjnym, w ścisłym Centrum Warszawa, przy ul. Elektoralnej. Lokalizacja idealna dla osób doceniających doskonały dojazd w każde miejsce stolicy, bliskość Parku Saskiego, sąsiedztwo Hali Mirowskiej oraz Placu Bankowego (metro Ratusz Arsenał). Mieszkanie znajduje się na 3 piętrze w trzy piętrowym budynku. Składa się salonu, kuchni, łazienki oraz funkcjonalnego korytarza. Dodatkowo w mieszkaniu znajduje się oddzielna spiżarnia. Mieszkanie jest w pełni umeblowane. Do mieszkanie przynależy również piwnica. Czynsz w cenie wynajmu. Ewentualne dodatkowe koszty to ponadnormatywne opłaty licznikowe za prąd, wodę oraz gaz. Dodatkowo kaucja w wysokości jednomiesięcznego czynszu.
3rd rowSzanowni Państwo! Mieszkanie w przedwojennym budynku z klimatem na ogrodzonej posesji przy ul. Kobielskiej Dostępne od zaraz! Praga Płn/ul. Kobielska/1 pokój/oddzielna kuchnia/35,6m²/parter/ogrodzony teren. W pełni wyposażone mieszkanie, pokój z kuchnią, łazienką, przedpokojem, do dyspozycji dość obszerna piwnica. Mieszkanie składa się z: - oddzielna kuchnia zabudowana szafkami (płyta gazowa, zlewozmywak, lodówka, pralka) - pokój duży jasny, duże okno ( system mebli Bolden BRW, cztery krzesła, stół, biurko, szafa dwudrzwiowa, komoda, regał dwudrzwiowy, szafka, sofa - przedpokoju z zabudowaną szafą - łazienki z toaletą (kabina prysznicowa) - piwnica ok 2m2 W sąsiedztwie: pełna infrastruktura wielkomiejska. Okolica bardzo dobrze skomunikowana - w pobliżu przystanek tramwajowy, autobusowy; przy samym parku Obwodu Praga AK, Sinfonia Varsovia, sklep Biedronka po drugiej stronie ulicy. Cena: 2200,00 zł + zaliczki na media ok. 390,00 zł + prąd. Wymagana jednomiesięczna kaucja 2600PLN. Chętnie widziane pupile (pieski, kotki). Zapraszam na prezentację
4th rowCena jest aktualna! dostępne do obejrzenia Wynajmę komfortową kawalerkę Mieszkanie jest w pełni umeblowane i wyposażone w sprzęt AGD. Mieszkanie jest słoneczne i przytulne. W mieszkaniu znajduje się 2-osobowa sofa, łóżko. Wygodna łazienka Doskonała lokalizacja. Blisko przystanek autobusowy, dużo sklepów.
5th rowJednopokojowe mieszkanie przy ulicy Bruna o powierzchni 30 m2 tuż przy Polach Mokotowskich. Zadbane mieszkanie jednopokojowe po remoncie do wynajęcia przy ulicy Bruna tuż obok stacji metra Pole Mokotowskie. Mieszkanie w pełni umeblowane z pełnym sprzętem gospodarstwa domowego. Aneks kuchenny wyposażony w płytę indukcyjną, piekarnik elektryczny, lodówkę w zabudowie. W przedpokoju szafa zabudowana z lustrem, regał oraz szafka na buty. Łazienka wyposażona w kabinę prysznicową, pralkę, WC oraz umywalkę. Wszystko czyste i schludne. 50 metrów stacja metra Pole Mokotowskie. Mieszkanie bez balkonu. Piętro 5 z 10 z windą. Dojazd do centrum około 7 minut metrem, dobra komunikacja z pozostałymi dzielnicami miasta (metro, tramwaje, autobusy). Tuż obok park Pole Mokotowskie. Przyjemna i bezpieczna okolica. Do mieszkania przynależy komórka lokatorska. Możliwy wynajem na krótszy i dłuższy termin. Mieszkanie dostępne od zaraz. Późniejszy termin najmu do uzgodnienia indywidualnie. Mieszkanie przyjazne dla zwierzaków. Ogólnodostępny parking przy budynku (strefa płatnego parkowania). Całkowita miesięczna kwota najmu: 2300 zł + liczniki (prąd, woda) według zużycia. Cena zawiera czynsz administracyjny. Wymagana kaucja zwrotna 2300 zł. Zapraszam do kontaktu w dni robocze od godziny 9. Treść ogłoszenia nie stanowi oferty w rozumieniu Kodeksu Cywilnego. Jeśli poszukujesz mieszkania w jednej z najlepszych lokalizacji Warszawy, z klimatem starszego budownictwa, które łączy wygodę, nowoczesność i doskonałą komunikację – to mieszkanie jest idealnym wyborem dla Ciebie.
ValueCountFrequency (%)
w 1219
 
3.1%
1114
 
2.9%
z 851
 
2.2%
i 797
 
2.0%
na 637
 
1.6%
do 551
 
1.4%
mieszkanie 427
 
1.1%
się 402
 
1.0%
the 327
 
0.8%
oraz 312
 
0.8%
Other values (6859) 32258
82.9%
2025-01-07T00:21:43.672542image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
36146
 
13.3%
a 19620
 
7.2%
e 17006
 
6.2%
o 16211
 
6.0%
i 15568
 
5.7%
n 14132
 
5.2%
z 9492
 
3.5%
r 9215
 
3.4%
s 9045
 
3.3%
t 8391
 
3.1%
Other values (176) 117612
43.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 205776
75.5%
Space Separator 36146
 
13.3%
Uppercase Letter 10717
 
3.9%
Other Punctuation 8301
 
3.0%
Decimal Number 4947
 
1.8%
Control 4077
 
1.5%
Dash Punctuation 1040
 
0.4%
Open Punctuation 539
 
0.2%
Close Punctuation 528
 
0.2%
Math Symbol 136
 
< 0.1%
Other values (6) 231
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 19620
 
9.5%
e 17006
 
8.3%
o 16211
 
7.9%
i 15568
 
7.6%
n 14132
 
6.9%
z 9492
 
4.6%
r 9215
 
4.5%
s 9045
 
4.4%
t 8391
 
4.1%
k 7880
 
3.8%
Other values (63) 79216
38.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
W 904
 
8.4%
P 796
 
7.4%
M 756
 
7.1%
A 697
 
6.5%
N 661
 
6.2%
O 623
 
5.8%
S 566
 
5.3%
D 552
 
5.2%
C 506
 
4.7%
K 484
 
4.5%
Other values (51) 4172
38.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3254
39.2%
. 3005
36.2%
: 1017
 
12.3%
* 403
 
4.9%
/ 176
 
2.1%
! 176
 
2.1%
81
 
1.0%
; 71
 
0.9%
· 42
 
0.5%
" 18
 
0.2%
Other values (7) 58
 
0.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1383
28.0%
2 824
16.7%
1 736
14.9%
5 484
 
9.8%
3 391
 
7.9%
4 322
 
6.5%
7 239
 
4.8%
6 226
 
4.6%
8 174
 
3.5%
9 168
 
3.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 128
94.1%
~ 3
 
2.2%
< 3
 
2.2%
> 1
 
0.7%
= 1
 
0.7%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
96
90.6%
5
 
4.7%
4
 
3.8%
1
 
0.9%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 947
91.1%
91
 
8.8%
2
 
0.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 520
96.5%
13
 
2.4%
[ 6
 
1.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 522
98.9%
] 6
 
1.1%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
15
62.5%
9
37.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
36146
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
4077
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 53
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 20
100.0%
Private Use
ValueCountFrequency (%)
19
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 209072
76.7%
Common 55926
 
20.5%
Cyrillic 7421
 
2.7%
Unknown 19
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 19620
 
9.4%
e 17006
 
8.1%
o 16211
 
7.8%
i 15568
 
7.4%
n 14132
 
6.8%
z 9492
 
4.5%
r 9215
 
4.4%
s 9045
 
4.3%
t 8391
 
4.0%
k 7880
 
3.8%
Other values (63) 82512
39.5%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
о 727
 
9.8%
а 654
 
8.8%
и 557
 
7.5%
н 549
 
7.4%
т 446
 
6.0%
р 398
 
5.4%
в 365
 
4.9%
е 332
 
4.5%
к 302
 
4.1%
м 281
 
3.8%
Other values (51) 2810
37.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
36146
64.6%
4077
 
7.3%
, 3254
 
5.8%
. 3005
 
5.4%
0 1383
 
2.5%
: 1017
 
1.8%
- 947
 
1.7%
2 824
 
1.5%
1 736
 
1.3%
) 522
 
0.9%
Other values (41) 4015
 
7.2%
Unknown
ValueCountFrequency (%)
19
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 254996
93.6%
None 9780
 
3.6%
Cyrillic 7421
 
2.7%
Punctuation 212
 
0.1%
PUA 19
 
< 0.1%
Misc Symbols 5
 
< 0.1%
Geometric Shapes 4
 
< 0.1%
Letterlike Symbols 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
36146
 
14.2%
a 19620
 
7.7%
e 17006
 
6.7%
o 16211
 
6.4%
i 15568
 
6.1%
n 14132
 
5.5%
z 9492
 
3.7%
r 9215
 
3.6%
s 9045
 
3.5%
t 8391
 
3.3%
Other values (79) 100170
39.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 2195
22.4%
ę 1676
17.1%
ą 1441
14.7%
ż 1368
14.0%
ó 1044
10.7%
ś 952
9.7%
ć 325
 
3.3%
ń 294
 
3.0%
96
 
1.0%
Ł 91
 
0.9%
Other values (15) 298
 
3.0%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
о 727
 
9.8%
а 654
 
8.8%
и 557
 
7.5%
н 549
 
7.4%
т 446
 
6.0%
р 398
 
5.4%
в 365
 
4.9%
е 332
 
4.5%
к 302
 
4.1%
м 281
 
3.8%
Other values (51) 2810
37.9%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
91
42.9%
81
38.2%
15
 
7.1%
13
 
6.1%
9
 
4.2%
2
 
0.9%
1
 
0.5%
PUA
ValueCountFrequency (%)
19
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

district
Categorical

Distinct18
Distinct (%)11.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
Wola
23 
Mokotów
18 
Praga-Południe
15 
Śródmieście
15 
Bielany
13 
Other values (13)
77 

Length

Max length14
Median length11
Mean length7.7391304
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1246
Distinct characters35
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.6%

Sample

1st rowBemowo
2nd rowŚródmieście
3rd rowPraga-Południe
4th rowOchota
5th rowMokotów

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Wola 23
14.3%
Mokotów 18
11.2%
Praga-Południe 15
9.3%
Śródmieście 15
9.3%
Bielany 13
8.1%
Ursynów 11
 
6.8%
Żoliborz 10
 
6.2%
Ochota 9
 
5.6%
Białołęka 9
 
5.6%
Ursus 7
 
4.3%
Other values (8) 31
19.3%

Length

2025-01-07T00:21:43.757521image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
wola 23
14.3%
mokotów 18
11.2%
praga-południe 15
9.3%
śródmieście 15
9.3%
bielany 13
8.1%
ursynów 11
 
6.8%
żoliborz 10
 
6.2%
ochota 9
 
5.6%
białołęka 9
 
5.6%
ursus 7
 
4.3%
Other values (8) 31
19.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 130
 
10.4%
a 118
 
9.5%
i 80
 
6.4%
e 80
 
6.4%
r 77
 
6.2%
ó 61
 
4.9%
w 50
 
4.0%
l 49
 
3.9%
n 47
 
3.8%
ł 43
 
3.5%
Other values (25) 511
41.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1045
83.9%
Uppercase Letter 181
 
14.5%
Dash Punctuation 20
 
1.6%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 130
12.4%
a 118
 
11.3%
i 80
 
7.7%
e 80
 
7.7%
r 77
 
7.4%
ó 61
 
5.8%
w 50
 
4.8%
l 49
 
4.7%
n 47
 
4.5%
ł 43
 
4.1%
Other values (14) 310
29.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 40
22.1%
W 36
19.9%
B 26
14.4%
U 18
9.9%
M 18
9.9%
Ś 15
 
8.3%
Ż 10
 
5.5%
O 9
 
5.0%
T 6
 
3.3%
R 3
 
1.7%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 20
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1226
98.4%
Common 20
 
1.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 130
 
10.6%
a 118
 
9.6%
i 80
 
6.5%
e 80
 
6.5%
r 77
 
6.3%
ó 61
 
5.0%
w 50
 
4.1%
l 49
 
4.0%
n 47
 
3.8%
ł 43
 
3.5%
Other values (24) 491
40.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 20
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1093
87.7%
None 153
 
12.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 130
 
11.9%
a 118
 
10.8%
i 80
 
7.3%
e 80
 
7.3%
r 77
 
7.0%
w 50
 
4.6%
l 49
 
4.5%
n 47
 
4.3%
P 40
 
3.7%
W 36
 
3.3%
Other values (19) 386
35.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 61
39.9%
ł 43
28.1%
ś 15
 
9.8%
Ś 15
 
9.8%
Ż 10
 
6.5%
ę 9
 
5.9%

Interactions

2025-01-07T00:21:36.394300image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:33.329063image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:34.836536image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:36.750888image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:33.911333image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:35.531016image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:37.109347image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:34.516737image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-01-07T00:21:36.085857image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Correlations

2025-01-07T00:21:43.811522image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
added_dtadditional_informationadvertiser_typeapproximate_coordinatesavailable_frombuilding_typedepositdistrictelevatorequipmentlast_updatelatitudelongitudeogrzewaniesafeguardssecurityutilitiesyear_of_construction
added_dt1.0000.0000.1240.1580.6590.1210.4040.0670.0000.3420.6900.0420.0420.2170.2610.0000.0000.000
additional_information0.0001.0000.4020.0000.0000.2800.3700.0000.4080.1350.0000.4430.4430.0000.3000.3000.1800.365
advertiser_type0.1240.4021.0000.1160.4000.0580.3750.0760.0000.6080.0000.1950.1950.0410.3560.2100.4910.381
approximate_coordinates0.1580.0000.1161.0000.5230.2800.1790.1870.0000.0000.3200.0000.0000.3030.0000.1600.0000.294
available_from0.6590.0000.4000.5231.0000.5280.0000.2160.5670.4360.8270.4710.4710.8300.2790.4630.5160.293
building_type0.1210.2800.0580.2800.5281.0000.0000.3750.4350.1260.1870.1990.1990.3760.0000.3710.0550.464
deposit0.4040.3700.3750.1790.0000.0001.0000.0000.1470.4620.3460.4120.4120.0000.3240.1920.0000.165
district0.0670.0000.0760.1870.2160.3750.0001.0000.0000.1130.1460.3360.3360.1730.0000.0700.3770.166
elevator0.0000.4080.0000.0000.5670.4350.1470.0001.0000.1540.0000.0000.0000.1910.0000.4800.0720.471
equipment0.3420.1350.6080.0000.4360.1260.4620.1130.1541.0000.3360.4220.4220.0000.6230.3090.4320.000
last_update0.6900.0000.0000.3200.8270.1870.3460.1460.0000.3361.0000.0000.0000.2610.1710.0650.0000.000
latitude0.0420.4430.1950.0000.4710.1990.4120.3360.0000.4220.0001.000-0.1230.0000.1840.0000.275-0.131
longitude0.0420.4430.1950.0000.4710.1990.4120.3360.0000.4220.000-0.1231.0000.0000.1840.0000.275-0.071
ogrzewanie0.2170.0000.0410.3030.8300.3760.0000.1730.1910.0000.2610.0000.0001.0000.0000.1110.0000.226
safeguards0.2610.3000.3560.0000.2790.0000.3240.0000.0000.6230.1710.1840.1840.0001.0000.0690.4390.000
security0.0000.3000.2100.1600.4630.3710.1920.0700.4800.3090.0650.0000.0000.1110.0691.0000.1840.343
utilities0.0000.1800.4910.0000.5160.0550.0000.3770.0720.4320.0000.2750.2750.0000.4390.1841.0000.476
year_of_construction0.0000.3650.3810.2940.2930.4640.1650.1660.4710.0000.000-0.131-0.0710.2260.0000.3430.4761.000

Missing values

2025-01-07T00:21:37.356310image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-07T00:21:37.673378image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

added_dtlast_updatelinkexpiredexpired_datetitlerent_pricearea_room_numfloorogrzewanieflat_conditionavailable_fromdepositadvertiser_typeadditional_informationlocationlatitudelongitudeapproximate_coordinatesyear_of_constructionelevatorbuilding_typesecurityequipmentutilitiessafeguardsadv_descriptiondistrict
06.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/85-m2-na-bemowie-z-duzym-balkonem-garderoba-ID4u7Pq0None85 m2 na Bemowie z dużym balkonem + garderoba3 200 zł\n/miesiąc85m²\n3 pokoje4/5NoneNoneNoneNonebiuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Zaborowska, Górce, Bemowo, Warszawa, mazowieckie52.24348120.920472False1997nieblokmonitoring / ochronaNoneNoneNone3 pokojowe mieszkanie znajdujące się Bemowie przy ul. Zaborowskiej.\nNajem okazjonalny\nOPŁATY\nŁączna cena najmu 4100 zł\nCena najmu 3200 zł + 900 zł czynsz administracyjny + prąd i gaz.\nBUDYNEK\nMieszkanie znajduje się na czwartym piętrze w niskim budynku bez windy w otoczeniu zieleni. Przed budynkiem znajdują się ogólnodostępne miejsca parkingowe.\nNIERUCHOMOŚĆ\nMieszkanie o powierzchni 84,5 m2 składa się z:\n- przestronnego pokoju z wyjściem na balkon\n- 2 pokoi\n- oddzielnej, widnej kuchni\n- łazienki z oknem\n- WC\n- garderoby\n- przedpokoju\nMieszkanie jest umeblowane i w pełni wyposażone (lodówka, pralka, piekarnik z płytą gazową, tv).\nW przedpokoju znajduje się duża szafa w zabudowie, dodatkowo jest garderoba/schowek. Do każdego pokoju wejście z korytarza.\nBardzo dobrze rozwinięta infrastruktura usługowo-handlowa, w pobliżu znajdują się liczne sklepy Biedronka, Żabka, cukiernia, piekarnia, fryzjer, Wola Park, siłownia, przychodnia.\n10 minut metro Bemowo\nZapraszam na prezentację nieruchomości\nW razie zainteresowania prosimy o kontakt:\nSkontaktuj się, Skontaktuj się\nPowyższa oferta ma charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 §1 Kodeksu Cywilnego.\nPodana ulica nieruchomości przy ogłoszeniu ma na celu wskazania przybliżonej lokalizacji z dużą dokładnością.\nBezpłatnie pomagamy znaleźć najkorzystniejszą na rynku ofertę kredytową.\nNa życzenie w ramach prezentacji nieruchomości możliwość przeprowadzenia przez firmę budowlaną oceny stanu mieszkania i wycenę remontu.\nOferta wysłana z programu dla biur nieruchomości ASARI CRM ()Bemowo
12.01.20252.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-36-m2-przytulne-przy-hali-mirowskiej-ID.4u5sE0NoneMieszkanie 36 m2 przytulne, przy Hali Mirowskiej3 600 zł\n/miesiąc36m²\nWynajmę również studentom\n1 pokój3miejskieNoneNone3 600 złprywatnypiwnicaul. Elektoralna, Śródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckieNoneNoneFalseNonenieblokNonelodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkatelewizja kablowa\ninternetdomofon / wideofonDo wynajęcia bezpośrednio przytulne mieszkanie 36 m2, WARSZAWA, Elektoralna, blisko Hali Mirowskiej\nDo wynajęcia przytulne, czyste i funkcjonalne mieszkanie o powierzchni 36 m2, lokalizowane w doskonałym punkcie komunikacyjnym, w ścisłym Centrum Warszawa, przy ul. Elektoralnej.\nLokalizacja idealna dla osób doceniających doskonały dojazd w każde miejsce stolicy, bliskość Parku Saskiego, sąsiedztwo Hali Mirowskiej oraz Placu Bankowego (metro Ratusz Arsenał).\nMieszkanie znajduje się na 3 piętrze w trzy piętrowym budynku. Składa się salonu, kuchni, łazienki oraz funkcjonalnego korytarza. Dodatkowo w mieszkaniu znajduje się oddzielna spiżarnia. Mieszkanie jest w pełni umeblowane. Do mieszkanie przynależy również piwnica.\n Czynsz w cenie wynajmu. Ewentualne dodatkowe koszty to ponadnormatywne opłaty licznikowe za prąd, wodę oraz gaz.\nDodatkowo kaucja w wysokości jednomiesięcznego czynszu.Śródmieście
25.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/pokoj-z-oddzielna-kuchnia-na-pradze-rezerwacja-ID4u75r0NonePokój z oddzielną kuchnią na Pradze, REZERWACJA!!!2 200 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 400 zł35.5m²\n1 pokój\ntylko dla niepalącychparter/3miejskiedo zamieszkaniaNone2 600 złbiuro nieruchomościpiwnica\ntylko dla niepalącychul. Kobielska, Grochów, Praga-Południe, Warszawa, mazowieckie52.24742721.081891False1937niekamienicateren zamkniętylodówka\nmeble\nkuchenka\npralkatelewizja kablowa\ninternetdrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonSzanowni Państwo!\nMieszkanie w przedwojennym budynku z klimatem na ogrodzonej posesji przy ul. Kobielskiej\nDostępne od zaraz!\n\nPraga Płn/ul. Kobielska/1 pokój/oddzielna kuchnia/35,6m²/parter/ogrodzony teren.\n\nW pełni wyposażone mieszkanie, pokój z kuchnią, łazienką, przedpokojem, do dyspozycji dość obszerna piwnica.\n\nMieszkanie składa się z:\n- oddzielna kuchnia zabudowana szafkami (płyta gazowa, zlewozmywak, lodówka, pralka)\n- pokój duży jasny, duże okno (\nsystem mebli Bolden BRW, cztery krzesła, stół, biurko, szafa dwudrzwiowa, komoda, regał dwudrzwiowy, szafka, sofa\n- przedpokoju z zabudowaną szafą\n- łazienki z toaletą (kabina prysznicowa)\n- piwnica ok 2m2\nW sąsiedztwie: pełna infrastruktura wielkomiejska.\nOkolica bardzo dobrze skomunikowana - w pobliżu przystanek tramwajowy, autobusowy; przy samym parku Obwodu Praga AK, Sinfonia Varsovia, sklep Biedronka po drugiej stronie ulicy. \nCena: 2200,00 zł + zaliczki na media ok. 390,00 zł + prąd.\n\nWymagana jednomiesięczna kaucja 2600PLN.\n\nChętnie widziane pupile (pieski, kotki).\nZapraszam na prezentacjęPraga-Południe
36.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/wynajem-mieszkania-38m-ID4u7O00NoneWynajem mieszkania 38m1 900 zł\n/miesiąc38m²\n1 pokój3NoneNoneNone1 złprywatnyNoneSzczęśliwice, Ochota, Warszawa, mazowieckie52.2099720.96727TrueNonenieblokNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkatelewizja kablowa\ninternet\ntelefonNoneCena jest aktualna!\ndostępne do obejrzenia\nWynajmę komfortową kawalerkę\nMieszkanie jest w pełni umeblowane i wyposażone w sprzęt AGD.\nMieszkanie jest słoneczne i przytulne.\nW mieszkaniu znajduje się 2-osobowa sofa, łóżko.\nWygodna łazienka\nDoskonała lokalizacja. Blisko przystanek autobusowy, dużo sklepów.Ochota
46.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/kawalerka-przy-metrze-pole-mokotowskie-ul-bruna-ID4u7Rq0NoneKawalerka przy Metrze Pole Mokotowskie ul. Bruna1 800 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 500 zł30m²\nWynajmę również studentom\n1 pokój5/10miejskiedo zamieszkania2025-01-062 300 złbiuro nieruchomościpiwnica\npom. użytkoweul. Giordana Bruna, Stary Mokotów, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.2096821.006382False1968takblokNonelodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkatelewizja kablowa\ninternet\ntelefondrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonJednopokojowe mieszkanie przy ulicy Bruna o powierzchni 30 m2 tuż przy Polach Mokotowskich.\nZadbane mieszkanie jednopokojowe po remoncie do wynajęcia przy ulicy Bruna tuż obok stacji metra Pole Mokotowskie.\n\nMieszkanie w pełni umeblowane z pełnym sprzętem gospodarstwa domowego.\nAneks kuchenny wyposażony w płytę indukcyjną, piekarnik elektryczny, lodówkę w zabudowie.\nW przedpokoju szafa zabudowana z lustrem, regał oraz szafka na buty.\nŁazienka wyposażona w kabinę prysznicową, pralkę, WC oraz umywalkę.\nWszystko czyste i schludne.\n50 metrów stacja metra Pole Mokotowskie.\nMieszkanie bez balkonu.\nPiętro 5 z 10 z windą.\nDojazd do centrum około 7 minut metrem, dobra komunikacja z pozostałymi dzielnicami miasta (metro, tramwaje, autobusy).\nTuż obok park Pole Mokotowskie.\nPrzyjemna i bezpieczna okolica.\nDo mieszkania przynależy komórka lokatorska.\nMożliwy wynajem na krótszy i dłuższy termin.\nMieszkanie dostępne od zaraz. Późniejszy termin najmu do uzgodnienia indywidualnie.\nMieszkanie przyjazne dla zwierzaków.\nOgólnodostępny parking przy budynku (strefa płatnego parkowania).\nCałkowita miesięczna kwota najmu: 2300 zł + liczniki (prąd, woda) według zużycia.\nCena zawiera czynsz administracyjny.\nWymagana kaucja zwrotna 2300 zł.\nZapraszam do kontaktu w dni robocze od godziny 9.\nTreść ogłoszenia nie stanowi oferty w rozumieniu Kodeksu Cywilnego.\nJeśli poszukujesz mieszkania w jednej z najlepszych lokalizacji Warszawy, z klimatem starszego budownictwa, które łączy wygodę, nowoczesność i doskonałą komunikację – to mieszkanie jest idealnym wyborem dla Ciebie.Mokotów
56.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/rzymowskiego-blisko-galeria-mokotow-ID4u7Tw0NoneRzymowskiego, Blisko Galeria Mokotów2 400 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 500 zł23m²\n1 pokójparter/8Nonedo zamieszkania2025-01-063 300 złbiuro nieruchomościpiwnicaul. Wincentego Rzymowskiego, Służew, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.1739621.00201False1980nieNoneNonemebleNoneNone*** Mieszkanie dla jednej osoby/jest już dostępne ***\n\nOferuję do wynajęcia kawalerkę znajdującą się na pierwszej kondygnacji budynku przy ulicy Rzymowskiego 47. Okna wychodzą na ciche podwórze. Lokal składa się z pokoju, samodzielnej kuchni, łazienki oraz przedpokoju. \n\nZostało jest wyposażone w meble i sprzęt AGD widoczny na zdjęciach.\n\nCena 2400 pln + czynsz 500 pln + prąd i gaz\nW cenie internet oraz zaliczka na wodę. \nWymagana kaucja w wys. 3300 pln. \nMieszkanie tylko dla niepalących.\n\nBiuro nieruchomości przy wynajmie (po zawarciu umowy) pobiera wynagrodzenie w wys. 1500 pln (z vat). \n\nZapraszam na prezentację.\nKlucze w biurze.Mokotów
66.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-garaz-i-piwnica-150-m-od-metra-kabaty-ID4u7qH0NoneMieszkanie, garaż i piwnica. 150 m od Metra Kabaty3 500 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 925 zł50.4m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalących1/4miejskiedo zamieszkaniaNone5 000 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\npiwnica\ntylko dla niepalących\noddzielna kuchnia\npom. użytkoweul. Melchiora Wańkowicza 2, Kabaty, Ursynów, Warszawa, mazowieckie52.13266421.067179False2000nieblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkatelewizja kablowa\ninternet\ntelefondrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonWynajmę mieszkanie 50,4 m2\nW cenie najmu duże miejsce postojowe (16,7 m2) w garażu podziemnym na poziomie -2 oraz komórka lokatorska (3,1 m2)\nDoskonała lokalizacja. 150 metrów od metra Kabaty.\nMieszkanie ciche, zlokalizowane na 1 piętrze w 4-piętrowym bloku. \nMieszkanie po remoncie. \nMieszkanie składa się z:\n\n• Salonu 17,03 m2\n• Sypialni 12,36 m2\n• Kuchni 8,91 m2\n• Łazienki z wc 4,28 m2\n• Przedpokoju 7,83 m2\n• Balkonu 3,4 m2\n\nMieszkanie umeblowane jak na zdjęciach. Możliwość doposażenia m.in. TV.\nW sypialni i przedpokoju duże praktyczne szafy.\nNowe meble oraz nowe wyposażenie agd: lodówka, pralka, zmywarka i mikrofalówka.\nW salonie, sypialni i na przedpokoju dębowy parkiet.\nKoszt najmu – 3500 zł + 925 zł czynsz + opłaty licznikowe wg. zużycia (prąd i gaz)\n\nKaucja w wysokości 5 000 zł\n\nWynajem na minimum 12 miesięcy. \nUmowa najmu okazjonalnego.\n\nPreferowane osoby niepalące i bez zwierząt.\n\nMieszkanie dostępne od zaraz.\nPośrednikom dziękuję, tylko najem bezpośredni.\nZapraszam do kontaktu.Ursynów
72.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/stylowy-apartament-przy-placu-narutowicza-ID4u5xc0NoneStylowy Apartament przy Placu Narutowicza3 900 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 735 zł44m²\n1 pokój\ntylko dla niepalących4/7Nonedo zamieszkaniaNone5 000 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalącychul. Barska, Stara Ochota, Ochota, Warszawa, mazowieckie52.21910820.9775False2021takapartamentowiecmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofonDo wynajęcia apartament na prestiżowej Starej Ochocie w kameralnym budynku ,,Rezydencja Barska’’ przy ul. Barska 26 (oddany do użytku w listopadzie 2020 roku).\nApartament ma pow. 44m znajduje się na 4 piętrze w nowym 7 piętrowym budynku z recepcją, ochroną i monitoringiem.\nOkna wychodzą na zachód, jest bardzo cicho. Apartament typu-studio; przestrzenne, otwarte składające się z salonu z aneksem kuchennym połączonym z jadalnią, częścią wypoczynkową , przedpokoju, łazienki. Urządzone w bardzo wysokim standardzie (nie Ikea), wszystkie sprzęty są nowe. Mieszkanie i zabudowa meblowa zaprojektowana przez architekta, wykonana na zamówienie. Podłoga drewniana jodełka francuska, w oknach żaluzje drewniane. Kuchnia wyposażona w nowe AGD, łazienka w nową pralkę. Duży balkon. Możliwość oddzielenia sypialni za uzgodnieniem.\nW apartamentowcu znajduje się rowerowania, Carrefour, piekarnia, 50 m do sklepu samoobsługowego w Hali Kopińskiej.\n Doskonała lokalizacja z okien widoczna Hala Kopińska, przy której znajdują się przystanki autobusowe 1 min. pieszo. Plac Narutowicza w odległości 450m (5 min. pieszo) z węzłem tramwajowym i autobusami, a także kawiarniami, knajpkami, sklepami ,apteką. Niedaleko Biedronka (7min pieszo), Rossman.\nStacja benzynowa BP, paczkomat – 1 min. pieszo\nW pobliżu centra handlowe Blue City, Reduta, dworzec Zachodni, do których jest b. dobra komunikacja (1 przystanek, 10 min pieszo – dworzec Zachodni).\nBlisko do ścisłego Centrum , Złotych Tarasów i dworca Centralnego (4 przystanki), odległość do centrów biurowych zlokalizowanych wzdłuż Al. Jerozolimskich 200m.\n10 min pieszo basen\n5 min pieszo siłownia przy AL. Jerozolimskich\n550m teatr\nLiczne tereny zielone:\n600m park Zachodni nieco dalej park Wielkopolski, park Szczęśliwicki, Pole Mokotowskie.\nNieco dalej Hala Banacha, Zieleniak – 1 km\nŁatwy dojazd na lotnisko.\nUmowa najmu okazjonalnego.\nKoszt najmu 4000 zł + czynsz administracyjny ok. 730 zł zawierający zaliczki za wodę, ogrzewanie, wywóz śmieci. Dodatkowo płatne faktury za prąd i Internet. Obowiązuje kaucja w wysokości 5000 zł.\nMożliwość parkowania, w garażu podziemnym za dodatkową opłatą.Ochota
86.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/apartament-premium-45m2-2-pok-ochota-klimatyzacja-ID4u7H30NoneApartament Premium 45m2 2-pok Ochota klimatyzacja5 500 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 1 000 zł45m²\n2 pokoje4/6miejskiedo zamieszkaniaNoneNoneprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Szczęśliwicka 54, Stara Ochota, Ochota, Warszawa, mazowieckie52.21628120.970446False2018takapartamentowiecteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralka\nklimatyzacjatelewizja kablowa\ninternetsystem alarmowy\ndrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonPiękne urządzony, klimatyzowany 2 -pokojowy apartament w części starej Ochoty w budynku Dom Awangarda.\nMieszkanie na 4 piętrze 6- piętrowego apartamentowca, orientacja okien na południowy zachód.\nApartament o powierzchni 45 m2 wykończony w wysokim standardzie. \nOkna panoramiczne drewniane. W całym mieszkaniu podłoga z deski dębowej .\n\nSypialnia komfortowo urządzona z dużym łóżkiem 160x200.\nPrzestronna wewnątrz oświetloną szafa z licznymi półkami i szufladami.\nRównież do dyspozycji jest biurko oraz telewizor Smart TV 43 cale. \n\nAneks kuchenny w pełni wyposażony w małe i duże AGD.\nMeble z lakierowanymi frontami w połączeniu z drewnem i wysokiej klasy sprzęt AGD marki Samsung i Siemens (piekarnik z funkcją mikrofali, lodówka NO Frost, zmywarka, okap oraz płyta indukcyjna ). Armatura sanitarna Hansgrohe.\n\nSalon posiada klimatyzację, rozkładaną wygodną kanapę z funkcją spania codziennego, telewizor Smart TV 65 cali, Soundbar z radiem , stół drewniany z 4 krzesłami, zasłona na okna w 100% zacieniającą światło.\n\nDo apartamentu przynależna jest loggia wraz z zestawem wypoczynkowych ( stolik + 2 krzesła) \n\nŁazienka wykonana została w nowoczesnym i funkcjonalnym stylu.\nCała armatura marki Vileroy&Boch oraz Hannsgrohe.\nDuża kabina natryskowa z nowoczesnym prysznicem oraz pralko- suszarka podwyższają dodatkowo standard mieszkania.\n\nW przedpokoju znajduje się duża szafa z lustrem. \n\n \nDo apartamentu przynależne jest miejsce postojowe w garażu podziemnym - możliwość osobnego wynajmu 450 PLN.\n\nW budynku znajduje się recepcja z ochroną , restauracja, fryzjer, salon kosmetyczny, centrum rehabilitacji, punk Inpost oraz sklep spożywczy .\n\nZalety lokalizacji :\nCiche okoliczne uliczki , bezpośrednie sąsiedztwo dwóch parków - Parku Pięciu Sióstr oraz Parku Szczęśliwickiego \nDogodna komunikacja miejska, bliska odległość do Dworca Zachodniego. \nCentrum miasta na wyciągnięcie ręki. \n\nWynajem bezpośredni\n\nCena : 5500 zł +1000 zł czynsz administracyjny\nKaucja gwarancyjna 2 miesięczny czynsz \n\nKontakt: Daniel \nSkontaktuj sięOchota
95.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/urocza-kawalerka-na-zielonym-zoliborzu-en-ID.4u7iD0NoneUrocza kawalerka na zielonym Żoliborzu [EN]2 979 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 551 zł28.81m²\nWynajmę również studentom\n1 pokój2/2miejskiedo zamieszkaniaNoneNoneprywatnypiwnicaul. Stanisława Wyspiańskiego, Stary Żoliborz, Żoliborz, Warszawa, mazowieckie52.26442820.980415False1953niekamienicaNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkainternetdomofon / wideofon[ENGLISH BELOW]\nLokalizacja\nZapraszam do wynajmu mieszkania zlokalizowanego na Starym Żoliborzu, w pobliżu licznych parków, sklepów oraz komunikacji miejskiej. Idealne dla osób ceniących sobie z jednej strony wygodę i bliskość do centrum, z drugiej strony ciszę i spokój oraz zielone otoczenie.\nSiłownia: 210 m\nSklep osiedlowy: 210 m\nSklep wielkopowierzchniowy (dyskont): 650 m\nCH Arkadia: 1000 m\nPrzystanek Pl. Grunwaldzki 04: 380 m\nMetro Pl. Wilsona: 750 m\nSzczegóły\nMieszkanie o powierzchni 28.81 m² składa się z:\nSalonu/sypialni: Jasny i przestronny, z dużymi drewnianymi oknami, które zapewniają naturalne światło. Wyposażony w komfortową sofę-łóżko, komodę, szafę wielkopowierzchniową oraz stolik kawowy.\nKuchni: W pełni wyposażona kuchnia z nowoczesnymi sprzętami AGD (lodówka, piekarnik, płyta indukcyjna, zmywarka), a także naczyniami i akcesoriami kuchennymi.\nŁazienki: Elegancka łazienka z prysznicem, umywalką, toaletą oraz pralką. Wysokiej jakości wykończenia zapewniają komfort użytkowania.\nDodatkowe informacje\nInternet: możliwy dostęp do internetu Wi-Fi 300 mb/s (+55 PLN/msc).\nWarunki wynajmu\nCzynsz: 2979 PLN/msc.\nKoszty administracji: 551 PLN/msc (+prąd ok. 60 zł/msc wg zużycia).\nKaucja: Wymagana kaucja w wysokości jednomiesięcznego czynszu.\nOkres wynajmu: Minimum 6 miesięcy.\nKontakt\nZapraszam do kontaktu w celu umówienia się na prezentację mieszkania. To idealna okazja dla osób szukających komfortowego miejsca do życia w atrakcyjnej lokalizacji.\nNiniejsze ogłoszenie nie stanowi oferty w rozumieniu Kodeksu Cywilnego, lecz ma charakter informacyjny.\n---\nLocation\nApartment for rent located in the Old Żoliborz district, close to numerous parks, stores and public transportation. Ideal for people who appreciate, on the one hand, convenience and proximity to the center, on the other hand, peace and quiet and green surroundings.\nGym: 210 m\nConvenience store: 210 m\nLarge-format store (discount store): 650 m\nCH Arkadia: 1000 m\nStop Pl. Grunwaldzki 04: 380 m\nMetro Pl. Wilsona: 750 m\nDetails\nThe 28.81 m² apartment consists of:\nLiving room/bedroom: Bright and spacious, with large wooden windows that provide natural light. Furnished with a comfortable bed-sofa, dresser, large closet and coffee table.\nKitchen: Fully equipped kitchen with modern appliances (refrigerator, oven, induction hob, dishwasher), as well as kitchenware and accessories.\nBathroom: Elegant bathroom with shower, sink, toilet and washing maschine. High-quality finishes ensure comfort.\nAdditional information\nInternet: possible access to Wi-Fi 300 mbps (+55 PLN/month).\nRental conditions\nRent: 2979 PLN/month.\nAdministration costs: 551 PLN/month (+electricity approx. 60 PLN/month according to consumption).\nDeposit: Required deposit of one month's rent.\nRental period: Minimum 6 months.\nContact\nFeel free to contact me to arrange a presentation of the apartment. This is an ideal opportunity for those looking for a comfortable place to live in an attractive location.\nThis ad does not constitute an offer within the meaning of the Civil Code, but is for informational purposes only.Żoliborz
added_dtlast_updatelinkexpiredexpired_datetitlerent_pricearea_room_numfloorogrzewanieflat_conditionavailable_fromdepositadvertiser_typeadditional_informationlocationlatitudelongitudeapproximate_coordinatesyear_of_constructionelevatorbuilding_typesecurityequipmentutilitiessafeguardsadv_descriptiondistrict
1646.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/rozkladowe-mieszkanie-przy-stacji-metra-pl-wilsona-ID.4u7V70NoneRozkładowe mieszkanie przy stacji metra Pl.Wilsona3 350 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 949 zł57m²\n3 pokoje3/4miejskiedo zamieszkania2025-01-104 300 złbiuro nieruchomościgaraż/miejsce parkingowe\noddzielna kuchniaul. Adama Mickiewicza, Stary Żoliborz, Żoliborz, Warszawa, mazowieckie52.26826120.984965False1958takkamienicamonitoring / ochronameble\nlodówka\npiekarnik\nzmywarka\nkuchenkaNonedomofon / wideofonNa wynajem 3-pokojowe mieszkanie zlokalizowane przy ul. Adama Mickiewicza na warszawskim Żoliborzu,\nz oknami wychodzącymi na na Plac Wilsona. W pobliżu pełna infrastruktura miejska, stacja metra, przystanki tramwajowe i autobusowe, sklepy, szkoły\nPark Stefana Żeromskiego, Urząd Dzielnicy Żoliborz i teatr Komedia.\nNieruchomość znajduje się na 3. piętrze w 4-piętrowym budynku z windą.\n\nMIESZKANIE\nMieszkanie o powierzchni 57 m2 składa się z:\n- salonu o pow. ok. 20 m2,\n- sypialni o pow. ok. 10 m2 z garderobą o pow. ok. 3,8 m2,\n- sypialni o pow. ok. 7 m2,\n- widnej kuchni o pow. ok. 6 m2,\n- łazienki o pow. ok. 3 m2,\n- przedpokoju o pow. ok. 7,2 m2.\nMieszkanie jest umeblowane i gotowe do zamieszkania.\nEkspozycja południowa i północna.\nZ salonu jest wyjście na balkon o pow. ok. 2,4 m2.\nWysokość mieszkania: 280 cm.\n\nLOKALIZACJA\nBudynek na ogrodzonym terenie z całodobowym dozorem.\nWejście na stację metra M1 Plac Wilsona ok. 150m.\nPrzystanek autobusowy ok. 200 m.\nPrzystanek tramwajowy ok. 200 m.\nPark Stefana Żeromskiego ok. 300 m.\nW pobliżu liczne sklepy, m.in. Żabka, Carrefour Express, Empik.\nDojazd metrem na Uniwersytet Warszawski, SGH i Politechnikę\n\nASPEKTY FORMALNE I PRAWNE\nMożliwość parkowania samochodu na pobliskich parkingach lub na ulicy w strefie płatnego parkowania.\nDodatkowo płatny czynsz 949 zł, prąd, gaz i nadmiarowe zużycie wody.\nKaucja zwrotna 4300 zł.\n\n\n\nŚwiadectwo charakterystyki energetycznej - zapotrzebowanie na energię:\n\nEU - użytkową (kWh/m2*rok): 89.49; EK - końcową (kWh/m2*rok): 137.92; EP - nieodnawialną energię pierwotną (kWh/m2*rok): 112.72; EC02 - Wielkość emisji CO2 (t C02/m2*rok): 0.05;\n\n"Niniejsze ogłoszenie ma jedynie charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 § 1 Kodeksu cywilnego."\n\nOferta wysłana z programu dla biur nieruchomości ASARI CRM ()Żoliborz
1656.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/dwupokojowe-mieszkanie-na-mokotowie-ID4u7Tk0NoneDwupokojowe mieszkanie na Mokotowie3 000 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 780 zł40m²\n2 pokoje3/4NoneNone2025-02-01NoneprywatnybalkonSielce, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.20371221.033899TrueNoneniekamienicateren zamkniętyzmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNoneNoneDwupokojowe mieszkanie o powierzchni 40m2 usytuowane na 3 piętrze w odnowionej kamienicy. Mieszkanie składa się z salonu z aneksem kuchennym,łazienki,oddzielnej sypialni oraz dwóch balkonów francuskich.\n Lokal\nMieszkanie jest w pełni wyposażone (lodówka,kuchenka indukcyjna,piekarnik,ekspres do kawy,pralkosuszarka,odkurzacz,deska do prasowania,wentylator).\n Lokalizacja\nApartament znajduje się na Dolnym Mokotowie przy ul.Belwederskiej.\nW pobliżu:\nBiedronka/Rossmann/Piekarnia/Apteka/Orlen - <200m.\nPrzystanek tramwajowy (14,16) - 100m.\nPrzystanki autobusowe (116,166,503,119,141,172) - 100m.\nŁazienki królewskie - 700m.\nDojazd do centrum zajmuje ok.15min samochodem oraz 20min komunikacją miejską.Przy budynku znajduje się wiele bezpłatnych miejsc parkingowych.\n*Ogłoszenie za zgodą właściciela*\n- ENGLISH VERSION -\nTwo-room apartment with an area of 40 m² located on the 3rd floor of a renovated tenement house. The apartment consists of a living room with a kitchenette, a bathroom, a separate bedroom, and two French balconies.\n Apartment\nThe apartment is fully equipped (refrigerator, induction cooker, oven, coffee machine, washer-dryer, vacuum cleaner, ironing board).\n Location\nThe apartment is located in Dolny Mokotów on Belwederska Street.\nNearby: \nBiedronka/Rossmann/Bakery/Pharmacy/Orlen <200m \nTram stop (14, 16) - 100m \nBus stops (116, 166, 503, 119, 141, 172) - 100m \nŁazienki Królewskie Park - 700m\nTravel time to the city center is approx. 15 minutes by car and 20 minutes by public transport. There are many free parking spaces near the building.\n*Announcement with the owner’s consent.*Mokotów
1666.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokoje-do-wynajecia-centrum-miedzynarodowa-ID4u7Hf0None2 pokoje do wynajęcia- centrum Międzynarodowa3 200 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 600 zł40m²\nWynajmę również studentom\n2 pokoje4/10miejskiedo zamieszkaniaNone3 800 złprywatnybalkon\npiwnicaul. Międzynarodowa 68, Saska Kępa, Praga-Południe, Warszawa, mazowieckie52.23845721.063471False1972takblokNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofonDo wynajęcia bardzo ładne mieszkanie, umeblowane i wyposażone.\nBlisko do centrum, przystanków komunikacji miejskiej oraz supermarketu.\nKuchnia w aneksie.\nOsobna sypialnia z dużym podwójnym łożem.\nMieszkanie ciche, okolica spokojna.\nDo wynajęcia od zaraz.\nCzynsz płatny 600zl\nMedia ok 300 zł (w zależności od zużycia, rozliczane wg rachunków)\nKaucja w wysokości jednomiesięcznego czynszu.Praga-Południe
1676.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/metro-natolin-meble-agd-zabudowany-balkon-ID4u7Qe0NoneMetro Natolin, meble, AGD, zabudowany balkon3 800 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 1 215 zł64m²\nWynajmę również studentom\n3 pokoje\ntylko dla niepalących2/4miejskiedo zamieszkaniaNone6 000 złprywatnybalkon\ntylko dla niepalących\noddzielna kuchniaul. Belgradzka 52, Natolin, Ursynów, Warszawa, mazowieckie52.13833721.050843FalseNonenieblokNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkatelewizja kablowa\ninternetdrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonWynajmę 3 pokoje 64m, Ursynów, metro Natolin.\nW pełni umeblowane oraz wyposażone w AGD, TV.\n2 pietro, blok 4p, bez windy\nsalon 20m, sypialnia 11m, pokój mały 10m\nkuchnia duża oddzielna 9m\nłazienka z prysznicem, pralko-suszarką LG\noddzielne WC\nduży balkon ponad 7m, zabudowany\npodłączony Internet z telewizją i dekoderem Play/UPC\nsuper rozkładowe, przytulne z ogromną ilością miejsca do przechowywania\npodłoga parkiet dębowy.\nMieszkanie w idealnej lokalizacji:\nulica Belgradzka 52\nmetro Natolin 5m\nLas Kabacki 5m\nprzychodnia, przedszkola, szkoła, biblioteka, ogromna ilość sklepów\nW klatce tylko 8 mieszkań, miła sąsiedzka atmosfera, będzie to jedyne wynajmowane mieszkanie.\nZależy nam na uczciwych, miłych i bezproblemowych lokatorach\nkuchnia\nzmywarka 60cm Bosh, piekarnik Bosh\nlodówka Liebher\nduży stół drewniany rozsuwany\nsalon\nmeble Bydgoskie fornir\nławostół Spider drewniany (regulowana wysokość oraz rozkładany)\nza kanapą uchwyty do głosników surround, kable poprowadzone do szafki tv\nnarożnik rozkładany z pojemnikiem na pościel\ntelewizor 65" Samsung z podświetleniem Govee\nsypialnia\nłóżko 160x200, podnoszone z ogromnym pojemnikiem\nszafa Ikea PAX 150cm\npawlacz nad drzwiami\nmały pokój\nłóżko piętrowe 90x200 (można rozdzielić i zrobić pojedyncze) z pojemnikami na pościel\nszafy Ikea Stuva\nłazienka\nprysznic, bateria termostatyczna z deszczownicą\npralko-suszarka LG 7kg\nduża umywalka 100cm - dwie osoby mogą jednocześnie korzystać\nbardzo duża ilość szaf do przechowywania\nwc\nzestaw Cersanit z przyciskiem pneumatycznym\ndeska wolno-opadająca, wyjmowana do czyszczenia\nbidetka Oras\nprzedpokój\nszafa wnękowa ok 120cm\ndwa pawlacze\ndrzwi wejściowe Dierre\nparking\npod blokiem, przy ulicy, dużo miejsc parkingowych\nmożliwość wynajęcia miejsca na parkingu sąsiedzkim ogrodzonym po drugiej stronie ulicy\nformalne\n3800 + czynsz spółdzielnia 1215 + prąd + 104 zł Internet/telewizja Play\nkaucja 6000\numowa Najem Okazjonalny\nosoby niepalące\nbez zwierząt\ndostępne od zarazUrsynów
1686.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/apartament-po-remoncie-al-jana-pawla-ii-blisko-ID4u7N50NoneApartament po remoncie, al. Jana Pawła II, blisko4 800 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 450 zł51m²\n3 pokoje1/4NoneNoneNoneNoneprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingoweŚródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.2331321.019TrueNonenieblokNoneNoneNoneNonePosiadam do wynajęcia mieszkanie świeżo po remoncie, z dobrym dojazdem do centrum miasta.\nW 2017r. zostały wymienione wszystkie instalacje, odświeżyliśmy oryginalny parkiet, ściany zostały wygładzone i pomalowane.\nMieszkanie składa się z trzech pokoi (w tym jeden z dużym balkonem, na którym spokojnie zmieszczą się meble wypoczynkowe na letnie dni), kuchni i łazienki oraz przestronnego korytarza z szafą wnękową - wszystko w układzie niezależnym. Łączna powierzchnia wynosi 51m2. \nInteresuje mnie wynajem długoterminowy, na co najmniej rok, oczywiście z możliwością przedłużenia umowy na kolejne lata.Śródmieście
1692.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/wynajme-mieszkanie-po-remoncie-nowa-meble-ID4u5vR0NoneWynajmę mieszkanie po remoncie, nowa meble3 500 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 650 zł40m²\nWynajmę również studentom\n2 pokojeNoneNoneNoneNone3 500 złprywatnybalkonul. Dzika, Muranów, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.25323520.986542FalseNonenieNoneteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofonWarszawy wolne od zaraz! Do wynajęcia mieszkanie dwupokojowe w Warszawie przy ulicy Dzikej Blizko do Metra. Mieszkanie o powierzchni 40m2, położone na 5 piętrze w bloku z windą.2 pokoje, kuchnia z aneksem kuchennym, osobnym pokojem, łazienką, przedpokojem oraz balkon. Mieszkanie bezpośrednio po generalnym remoncie, w pełni wyposażone, nowa mebla. Cena: 3500zł plus opłaty czynszu 650 zł . Umowa najmu okazjonalnego na 1 rok, można z zwierzątami. Osoby zainteresowane proszę o kontakt .Śródmieście
1703.01.20253.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/wilenska-praga-polnoc-metro-ID.4u5Gs0NoneWileńska | Praga Północ | metro2 400 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 800 zł35m²\n1 pokój1/5NoneNone2024-10-153 300 złbiuro nieruchomościoddzielna kuchniaul. Wileńska 12, Nowa Praga, Praga-Północ, Warszawa, mazowieckie52.25749621.039958FalseNonenieblokNonemeble\npiekarnik\nlodówka\npralka\nkuchenkaNoneNonePrezentujemy Państwu na najem przytulną kawalerkę o powierzchni 35m2 znajdującą się w Warszawie przy ul. Wileńskiej 12 (Praga Północ)\n\n\nMieszkanie składa się z:\n\n- Pokoju z wydzieloną częścią sypialnianą,\n\n- Kuchni,\n\n- Przestronnej łazienki,\n\n- Przedpokoju.\n\n\n\nAtuty mieszkania:\n\n- Przestronne mieszkanie z wydzieloną częścią sypialnianą\n\n- Idealnie skomunikowane - przystanek autobusowy pod blokiem, Metro Dworzec Wileński 200 metrów, przystanki tramwajowe 200 metrów\n\n- Mieszkanie w pełni wyposażone (w kuchni piekarnik, kuchenka, pralka, mikrofalówka)\n\n- Możliwość ewentualnego wyniesienia niektórych mebli na życzenie najemcy\n\n\nNajem:\n\n- Czynsz najmu 2400 PLN\n\n- Dodatkowo czynsz administracyjny 800 PLN\n\n- Zaliczka na prąd 120 PLN\n\n- Najem okazjonalny na minimum 1 rok.\n\n- Kaucja 3200 PLN\n\n\nMieszkanie dostępne od zaraz.\n\n\n\nKADOM Asset Management Sp. z o.o. zajmuje się zarządzaniem nieruchomościami przeznaczonymi na wynajem długoterminowy.\n\nZarządzamy mieszkaniami oraz lokalami usługowymi.\n\nKADOM Zarządza także budynkami komercyjnymi przeznaczonymi na wynajem.\n\nPod nasza opieką znajduje się ponad 750 nieruchomości na terenie Warszawy.\n\nZapraszamy do współpracy.\n\n::oferta eksportowana z programu mediaRent::Praga-Północ
1716.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/kawalerka-po-remoncie-ID4u7Oy0Nonekawalerka po remoncie2 600 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 700 zł35m²\n1 pokój2/4miejskiedo zamieszkaniaNone3 500 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Krzysztofa Kieślowskiego, Błonia Wilanowskie, Wilanów, Warszawa, mazowieckie52.16278921.079652FalseNonetakapartamentowiecteren zamknięty\nmonitoring / ochronalodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonOferuję słoneczną i świeżo malowaną kawalerkę w Miasteczku Wilanów. Mieszkanie liczy 35m2, znajduje się na prestiżowym osiedlu, w bliskim sąsiedztwie z parkiem w Wilanowie i licznymi terenami rekreacyjnymi.\nMieszkanko składa się z przestronnego pokoju, otwartej kuchni, przedpokoju i łazienki. Posiada również balkon typu logga. Mieszkanie jest bardzo jasne i dobrze doświetlone z widokiem na zielone patio osiedla.\nDo mieszkania przynależy miejsce w hali garażowej, w pobliżu wejścia do klatki.\nWymagana kaucja w wysokości 3.500zł.\nWynajmę najchętniej 1-2 osobom pracującym.Wilanów
1726.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/luksusowy-apartament-wola-chronos-ID4u7IF0NoneLuksusowy apartament Wola/Chronos4 800 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 700 zł36m²\nWynajmę również studentom\n2 pokoje\ntylko dla niepalących2/9miejskiedo zamieszkania2025-01-076 000 złprywatnytylko dla niepalących\npom. użytkoweal. Aleja "Solidarności", Mirów, Wola, Warszawa, mazowieckie52.23940120.986963False2024takapartamentowiecteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralka\nklimatyzacjatelewizja kablowa\ninternetsystem alarmowy\ndrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofon\nrolety antywłamanioweWynajmę luksusowy apartament w inwestycji Chronos - Wola.\nApartament w wysokim standardzie z klimatyzacją dla osób lubiących luksus. Mieszkanie dla pierwszego najemcy (czyste i świeżo wykończone).\nApartament z meblami na wymiar, dużą ilością szaf oraz welurowym łóżkiem. \nLokal mieści się na 2. piętrze przy al.Solidarności 153, i ma 36 m2. Składa się z oddzielnej sypialni, salonu z aneksem kuchennym, łazienki oraz holu.\n\nBudynek oddany do użytkowania w połowie 2024 r, monitoring 24h/dobę, ochrona oraz kontrola dostępu. \n\nKuchnia jest w pełni wyposażona: zmywarka, płyta indykcyjna, lodówka, piekarnik i okap.\nW łazience znajduje się umywalka, prysznic i pralko-suszarka. W mieszkaniu znajduję się również biurko do pracy, stół jadalny, krzesła oraz ogromna szafa na ubrania przy głównym wejściu.\n\nDużą zaletą mieszkania jest jego lokalizacja - W pobliżu przystanek tramwajowy Wola-Ratusz (ok.20m od mieszkania). Do Stacji Metra Ratusz Arsenał 500 m, obok osiedla kilkanaście linii autobusowych oraz tramwajowych. Inwestycja Chronos zlokalizowany w równej odległości od Ronda Daszyńskiego i Ronda ONZ - biznesowe centrum Warszawy.\n\nW okolicy Żabka, Carrefour, Apteka, Biedronka, kwiaciarnia oraz wiele restauracji.\n\nCena najmu to 4800 zł + czynsz administracyjny 700 zł (wodę w cenie czynszu). \nDodatkowe opłaty prąd (ok.100 PLN/msc)\nKaucja w wysokości jednomiesięcznego czynszu.\nPosiadam filmik - proszę napisać do wyślę przez WhatsApp.\n\nZapraszam.Wola
1736.01.20256.01.2025https://www.otodom.pl/pl/oferta/kawalerka-do-wynajecia-metro-brodno-po-remoncie-ID4u7U80NoneKawalerka do wynajęcia Metro Bródno po remoncie2 700 zł\n/miesiąc\n+ Czynsz 460 zł26m²\nWynajmę również studentom\n1 pokój4/4miejskiedo zamieszkaniaNone4 000 złprywatnyNoneul. Suwalska 18, Bródno, Targówek, Warszawa, mazowieckie52.29428521.03147FalseNonenieblokNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonWitam\nDo wynajęcia kawalerka o powierzchni 26 m. Po generalnym remoncie, w pełni wyposażona, gotowa do zamieszkania - nowy sprzęt agd, zmywarka, pralka, TV, dwie duże szafy. Dodatkowo odkurzacz, żelazko, naczynia, sztućce, garnki, suszarka do prania. W świetlnej lokalizacji przy wejściu do metra Bródna, tuż przy parku bródnowskim. W najbliższej okolicy sklepy, szkoła podstawowa, przedszkole, liczne lokale usługowe. Dodatkowo pozostają opłaty licznikowe według zużycia. W przypadku pytań, chętnie udzielę odpowiedzi telefoniczne.Targówek